Prompt Engineering for Multimodal AI Treningskurs

Vertex AI leverer avanserte verktøy for å finjustere store modeller og administrere prompts, noe som gjør at utviklere og datafagfolk kan optimere modellens nøyaktighet, strømline iterasjonsarbeidsflyt og sikre evaluasjonsstrenge med innebygde biblioteker og tjenester.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå til avanserte praktikere som ønsker å forbedre ytelse og pålitelighet av generative AI-applikasjoner ved hjelp av overvåket finjustering, promptversjonering og evalueringstjenester i Vertex AI.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke overvåket finjusteringsteknikker på Gemini-modeller i Vertex AI.
• Implementere promptadministreringsarbeidsflyt, inkludert versjonering og testing.
• Utnytte evalueringsbiblioteker for å benke og optimere AI-ytelse.
• Distribuera og overvåke forbedrede modeller i produksjonsmiljøer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hender-i-lab med Vertex AI finjustering og promptverktøy.
• Case studies av bedriftsmodelloptimering.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot avanserte AI-utviklere, maskinlæringsingeniører og forskere som ønsker å bygge egendefinerte multimodale AI-modeller ved hjelp av open-source-rammeverk.

Ved avslutning av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for multimodal lærings og datafusjon.
• Implementere multimodale modeller ved hjelp av DeepSeek, OpenAI, Hugging Face, og PyTorch.
• Optimalisere og finjustere modeller for tekst, bilde og lyd-integrasjon.
• Innføre multimodale AI-modeller i virkelige applikasjoner.

Denne instruktørlede, direkte opplæringskurset (online eller på stedet) er rettet mot begynnende til mellomnivå UI/UX-designere, produktledere og AI-forskere som ønsker å forbedre brukeropplevelser gjennom multimodal AI-drevet grensesnitt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper om multimodal AI og dens innvirkning på menneske-maskin interaksjon.
• Designe og prototypere multimodal grensesnitt ved hjelp av AI-drevne inndatametoder.
• Implementere talegjenkjenning, geststyring og øyefølgingsteknologi.
• Vurdere effektiviteten og brukervennligheten til multimodal systemer.

Vertex AI tilbyr kraftige verktøy for å bygge multimodal LLM-workflows som integrerer tekst-, lyd- og bildedata i en enkelt pipeline. Med støtte for lange kontekstvindu og Gemini API-parameterer, gjør det mulig for avanserte applikasjoner innen planlegging, resonnering og krysmodal intelligens.

Denne instruktørligede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot praktikere på mellom- til avansert nivå som ønsker å designe, bygge og optimalisere multimodal AI-workflows i Vertex AI.

Ved slutten av denne treningen vil deltakere kunne:

• Utnytt Gemini-modeller for multimodal inn- og utdata.
• Implementere langkontekst-workflows for kompleks resonnering.
• Designe pipelines som integrerer tekst-, lyd- og bildeanalyse.
• Optimalisere Gemini API-parameterer for ytelse og kostnadseffektivitet.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånds-på-laboratorier med multimodal workflows.
• Prosjektbaserte øvelser for anvendte multimodale bruksområder.

Tilpassingsmuligheter for kurset

• For å be om en tilpasset treningsprogram for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørlede, live-opplæringen på Norge (online eller på sted) retter seg mot mellomnivå til avanserte AI-utviklere, forskere og multimedieingeniører som ønsker å bygge AI-agenter som kan forstå og generere multimodalt innhold.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utvikle AI-agenter som behandler og integrerer tekst, bilde- og taledata.
• Implementere multimodale modeller som GPT-4 Vision og Whisper ASR.
• Optimalisere multimodale AI-pipeliner for effektivitet og nøyaktighet.
• Innføre multimodale AI-agenter i virkelige applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot AI-forskere, utviklere og datascience-eksperter på mellomnivå til avansert nivå som ønsker å utnytte DeepSeek’s multimodale evner for kryssmodal læring, AI-automasjon og avansert beslutningstaking.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Implementere DeepSeek’s multimodale AI for tekst-, bilde- og lydapplikasjoner.
• Utvikle AI-løsninger som integrerer flere datatyper for rikere innsikt.
• Optimalisere og finjustere DeepSeek-modeller for kryssmodal læring.
• Anvende multimodale AI-teknikker på virkelige industribrukstilfeller.

Denne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå- til avansert nivå-industrielle ingeniører, automatiseringseksperter og AI-utviklere som ønsker å anvende multimodal AI for kvalitetskontroll, forutseende vedlikehold og robotikk i smarte fabrikker.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå rollen til multimodal AI i industriell automatisering.
• Integrere sensordata, bildegenkjenning og reeltidsovervåking for smarte fabrikker.
• Implementere forutseende vedlikehold ved bruk av AI-drevet datanalyse.
• Bruke datamaskinvise for feiloppsporing og kvalitetssikring.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) retter seg mot mellomnivå-lingvister, AI-forskere, softwareutviklere og forretningsfolk som ønsker å utnytte multimodal AI for real-time oversettelse og språkforståelse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for multimodal AI for språkbehandling.
• Bruke AI-modeller til å behandle og oversette tale, tekst og bilder.
• Implementere real-time oversettelse ved hjelp av AI-drevne APIs og rammeverk.
• Integrere AI-drevet oversettelse i forretningsapplikasjoner.
• Analysere etiske hensyn i AI-drevet språkbehandling.

Denne instruktørledede, live-treningen på Norge (online eller på sted) retter seg mot mellomnivå AI-forskere, datavitere og maskinlæringsingeniører som ønsker å lage intelligente systemer som kan behandle og tolke multimodal data.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for multimodal AI og dens anvendelser.
• Implementere datafusjonsteknikker for å kombinere forskjellige typer data.
• Bygge og trene modeller som kan behandle visuell, tekstbasert og auditiv informasjon.
• Vurdere ytelsen til multimodal AI-systemer.
• Håndtere etiske og privatlivsrelaterte bekymringer knyttet til multimodal data.

Denne instruktørlede, levende opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-kontentskaper, digitale kunstnere og medieprofesjonelle som ønsker å lære hvordan multimodal AI kan brukes til forskjellige former for kontentskapelse.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke AI-verktøy til å forbedre musikk- og videoproduksjon.
• Generere unik visuell kunst og design med AI.
• Skape interaktive multimedieopplevelser.
• Forstå innvirkningen av AI på kreative næringer.

Dette instruktørflyttese, live-treningen i Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivås finansprofesjonelle, dataanalytikere, risikoledere og AI-ingeniører som ønsker å bruke multimodal AI for risikoanalyse og svindeldeteksjon.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan multimodal AI anvendes i finansiell risikostyring.
• Analysere strukturerte og unstrukturerte finansdata for svindeldeteksjon.
• Implementere AI-modeller for å identifisere anomali og mistenkt aktivitet.
• Bruke NLP og bildeanalyse for finansiell dokumentanalyse.
• Implementere AI-drivne svindeldeteksjonsmodeller i sanntids finanssystemer.

Denne instruktørledede, live-treningen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell, medisinske forskere og AI-utviklere på mellom- til avansert nivå som ønsker å anvende multimodal AI i medisinske diagnostikk og helseapplikasjoner.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå rollen til multimodal AI i moderne helsevesen.
• Integrere strukturerte og ustrukturerte medisinske data for AI-drevne diagnostikker.
• Bruke AI-teknikker for å analysere medisinske bilder og elektroniske helserekorder.
• Utvikle prediktive modeller for sykdomsdiagnostikk og behandlingsanbefalinger.
• Implementere tale- og naturlig språkbehandling (NLP) for medisinsk transkripsjon og pasientinteraksjon.

Dette instruktørlastede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot høy nivå robotikk ingeniører og AI forskere som ønsker å bruke Multimodal AI for å integrere ulike sensoriske data for å skape mer autonome og effektive roboter som kan se, høre og føle.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Implementere multimodal sensoring i robotiske systemer.
• Utvikle AI-algoritmer for sensorfusjon og beslutningstaking.
• Skape roboter som kan utføre komplekse oppgaver i dynamiske miljøer.
• Tackle utfordringer knyttet til realtids dataforbehandling og aktuering.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på sted) retter seg mot produktdesignere, softwareingeniører og kundestøtteprofesjonelle på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å forbedre virtuelle assistenter med multimodal AI.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan multimodal AI forbedrer virtuelle assistenter.
• Integere tale, tekst og bildebehandling i AI-drevne assistenter.
• Bygge interaktive samtaleagenter med stemme- og synsevner.
• Bruke APIer for talegjenkjenning, NLP og datamaskinvisjon.
• Implementere AI-drevet automatisering for kundestøtte og brukerinteraksjon.

Denne instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) retter seg mot mellomnivå-UX/UI-designere og front-end-utviklere som ønsker å bruke Multimodal AI for å designe og implementere brukergrensesnitt som kan forstå og behandle ulike former for input.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Designe multimodalgrensesnitt som forbedrer brukerengasjement.
• Integere stemme- og bildegenkjenning i web- og mobilapplikasjoner.
• Bruke multimodal data for å skape adaptive og responsivt UIs.
• Forstå de etiske overveielser ved samling og behandling av brukerdata.