Online Multimodal AI Training in Norge

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 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, liveopplæringen på Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI-profesjonelle som ønsker å forbedre sine ferdigheter innen prompt engineering for multimodal AI-applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for multimodal AI og dens applikasjoner.
• Utforme og optimalisere prompts for generering av tekst, bilder, lyd og video.
• Bruke APIs for multimodal AI-plattformer som GPT-4, Gemini og DeepSeek-Vision.
• Utvikle AI-drevne arbeidsflyter som integrerer flere innholdsformater.

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 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, 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 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.

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 instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) retter seg mot finansielle fagpersoner, dataanalytikere, risikohåndterere og AI-ingeniører på mellomnivå som ønsker å bruke multimodal AI for risikoanalyse og bedragsdeteksjon.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan multimodal AI brukes i finansiell risikohåndtering.
• Analysere strukturerte og ustrukturerte finansielle data for bedragsdeteksjon.
• Implementere AI-modeller for å oppdage anomalier og mistenkelig aktivitet.
• Bruke NLP og datamaskinvisjon for analyse av finansielle dokumenter.
• Utplassere AI-drevne bedragsdeteksjonsmodeller i virkelige finansielle systemer.

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.

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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte robotikkingeniører og AI-forskere som ønsker å bruke Multimodal AI til å integrere ulike sensoriske data for å skape mer autonome og effektive roboter som kan se, høre og føle.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementere multimodal sensorikk i robotiske systemer.
• Utvikle AI-algoritmer for sensorfusjon og beslutningsprosesser.
• Skape roboter som kan utføre komplekse oppgaver i dynamiske miljøer.
• Takle utfordringer i sanntidsdataforedling og aktivering.

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.

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.