Multimodale KI für Echtzeitrübersetzung Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete Live Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler, Maschinen-Learning-Ingenieure und Forscher, die benutzerdefinierte multimodale AI-Modelle mit Open-Source-Frameworks erstellen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen des multimodalen Lernens und der Datenfusion zu verstehen.
• Multimodale Modelle mit DeepSeek, OpenAI, Hugging Face und PyTorch umzusetzen.
• Modelle zur Integration von Text-, Bild- und Audio-Daten zu optimieren und abzugleichen.
• Multimodale AI-Modelle in realen Anwendungen einzusetzen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Fortgeschrittene-Level UI/UX Designer, Produktmanager und KI-Forscher, die die Benutzererfahrungen durch multimodale, künstliche Intelligenz-basierte Schnittstellen verbessern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der multimodalen KI und ihren Einfluss auf die Mensch-Maschine-Interaktion zu verstehen.
• Multimodale Schnittstellen mit künstliche Intelligenz-getriebenen Eingabemethoden zu entwerfen und prototypisch umzusetzen.
• Spracherkennung, Gestenerkennung und Eye-Tracking-Technologien umzusetzen.
• Die Effektivität und Benutzerfreundlichkeit multimodaler Systeme zu bewerten.

Vertex AI bietet leistungsstarke Tools zur Erstellung von multimodalen LLM-Arbeitsabläufen, die Text-, Audio- und Bilddaten in eine einzelne Pipeline integrieren. Mit Unterstützung für lange Kontextfenster und Gemini-API-Parametern ermöglicht es fortschrittliche Anwendungen im Bereich Planung, Schlussfolgerung und cross-modale Intelligenz.

Diese von einem Dozenten angeleitete, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Praktiker mittlerer bis fortgeschrittener Stufe, die lernen möchten, wie man multimodale AI-Arbeitsabläufe in Vertex AI entwirft, erstellt und optimiert.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Gemini-Modelle für multimodale Eingaben und Ausgaben nutzen.
• Lange-Kontext-Arbeitsabläufe für komplexe Schlussfolgerungen implementieren.
• Pipelines entwerfen, die Text-, Audio- und Bildanalyse integrieren.
• Gemini-API-Parameter für Leistung und Kosteneffizienz optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Labore mit multimodalen Arbeitsabläufen.
• Projektbasierte Übungen für angewandte multimodale Anwendungsfälle.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler, Forscher und Multimedia-Ingenieure, die AI-Agenten erstellen möchten, die mehrere Medienformate verstehen und generieren können.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• AI-Agenten zu entwickeln, die Text-, Bild- und Sprachdaten verarbeiten und integrieren.
• Mehrmodalmodelle wie GPT-4 Vision und Whisper ASR umzusetzen.
• Mehrmodale AI-Pipelines auf Effizienz und Genauigkeit zu optimieren.
• Mehrmodale AI-Agenten in realen Anwendungen einzusetzen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis hochqualifizierte KI-Forscher, Entwickler und Datenwissenschaftler, die DeepSeeks multimodale Fähigkeiten für kreuzmodales Lernen, KIAutomatisierung und fortschrittliche Entscheidungsfindung nutzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• DeepSeeks multimodale KI für Text-, Bild- und Audioanwendungen umzusetzen.
• AI-Lösungen zu entwickeln, die mehrere Datentypen integrieren, um reichhaltigere Einblicke zu gewährleisten.
• DeepSeek-Modelle für kreuzmodales Lernen zu optimieren und fein abzustimmen.
• Multimodale AI-Techniken auf realen Anwendungsfällen in der Industrie anzuwenden.

Dieses von einem Trainer geführte, live Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Industriekingner, Automatisierungsspezialisten und AI-Entwickler mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die multimodale KI für Qualitätskontrolle, prädiktive Wartung und Robotik in smarten Fabriken einsetzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle der multimodalen KI in der Industrierobotik zu verstehen.
• Sensordaten, Bilderkennung und Echtzeiterfassung für smarte Fabriken zu integrieren.
• Prädiktive Wartung mit KI-gestützter Datenanalyse umzusetzen.
• Computer vision zur Defekterkennung und Qualitätssicherung anzuwenden.

Dieses von Dozenten geführte Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Forscher, Datenwissenschaftler und Maschinenlerningenieur, die intelligente Systeme erstellen möchten, die multimodale Daten verarbeiten und interpretieren können.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien des multimodalen KIs und ihre Anwendungen zu verstehen.
• Techniken zur Datensynthese einsetzen, um verschiedene Arten von Daten zu kombinieren.
• Modelle erstellen und trainieren, die visuelle, textuelle und akustische Informationen verarbeiten können.
• Die Leistung von multimodalen KI-Systemen zu bewerten.
• Ethische und Datenschutzbedenken bezüglich multimodaler Daten anzugehen.

Diese instructor-geleitete Live-Ausbildung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an mittelständige Inhaltsproduzenten, digitale Künstler und Medienprofis, die lernen möchten, wie multimodale KI auf verschiedene Formen der Inhaltsproduktion angewendet werden kann.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• AI-Tools zur Verbesserung von Musik- und Videoproduktion zu nutzen.
• Einzigartige visuelle Kunstwerke und Designs mit KI zu generieren.
• Interaktive Multimediaverbindungen zu erstellen.
• Den Einfluss von KI auf die kreativen Branchen zu verstehen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Finanzprofis, Datenanalysten, Risikomanager und AI-Ingenieure, die Multimodal-AI für das Risiko Management und die Erkennung von Betrug nutzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Das Anwenden von Multimodal AI im Finanzrisikomanagement zu verstehen.
• Strukturierte und unstrukturierte finanzielle Daten für Betrugserkennung zu analysieren.
• AI-Modelle zur Identifizierung von Anomalien und verdächtigen Aktivitäten einzusetzen.
• NLP und Computer Vision zur Analyse finanzieller Dokumente auszunutzen.
• AI-gesteuerte Betrugserkennungsmodelle in realen Finanzsystemen zu deployen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsprofessionelle, medizinische Forscher und AI-Entwickler, die Multimodal-KI in der medizinischen Diagnostik und im Gesundheitswesen anwenden möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von multimodaler KI im modernen Gesundheitswesen zu verstehen.
• Strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten für kuenstliche-intelligenz-gestützte Diagnostik zu integrieren.
• KI-Techniken zur Analyse von medizinischen Bildern und elektronischen Patientendossiers anzuwenden.
• Vorhersagemodelle für die Krankheitsdiagnose und Therapieempfehlungen zu entwickeln.
• Spracherkennung und Naturlichsprachverarbeitung (NLP) zur medizinischen Transkription und Patienteninteraktion umzusetzen.

Dieser von einem Lehrer geführte Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure und KI-Forscher, die Multimodale KI einsetzen möchten, um verschiedene Sensordaten zu integrieren und so autonomere und effizientere Roboter zu schaffen, die sehen, hören und tasten können.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Multimodale Sensoren in robotischen Systemen umzusetzen.
• AI-Algorithmus zur Sensorfusion und Entscheidungsfindung zu entwickeln.
• Roboter zu erstellen, die komplexe Aufgaben in dynamischen Umgebungen ausführen können.
• Herausforderungen bei der Echtzeitanalyse und Aktuation von Daten anzugehen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Produktentwickler, Software-Ingenieure und Kundensupport-Profi's mit Grundkenntnissen bis zum mittleren Niveau, die virtuelle Assistenten durch multimodale KI verbessern möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Zu verstehen, wie multimodale KI die Leistung von virtuellen Assistenten erhöht.
• Sprach-, Text- und Bilderprozessierung in KI-gestützten Assistenten zu integrieren.
• Interaktive Dialogagenten mit Spracherkennung und Sehfähigkeiten zu erstellen.
• APIs für Spracherkennung, NLP und Computer vision zu nutzen.
• AI-gestützte Automatisierung für Kundensupport und Benutzereinsatz einzusetzen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Ausbildung in Österreich (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene UX/UI-Designer und Frontend-Entwickler, die Multimodale KI nutzen möchten, um Benutzerschnittstellen zu gestalten und umzusetzen, die verschiedene Formen von Eingaben verstehen und verarbeiten können.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Multimodale Schnittstellen zu gestalten, die die Benutzerbeteiligung verbessern.
• Stimmen- und Visuelle Erkennung in Web- und Mobile-Anwendungen zu integrieren.
• Multimodale Daten zur Erstellung adaptiver und responsiver UIs zu nutzen.
• Die ethischen Aspekte der Datenerfassung und -verarbeitung von Benutzern zu verstehen.

Dieses instructor-led, live Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortschrittliche AI-Professionals, die ihre Fähigkeiten im Bereich Prompt Engineering für multimodale AI-Anwendungen verbessern möchten.

Am Ende des Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von multimodaler KI und deren Anwendungen zu verstehen.
• Prompts für die Erzeugung von Text, Bildern, Audiostreams und Videos zu designen und zu optimieren.
• APIs für multimodale AI-Plattformen wie GPT-4, Gemini und DeepSeek-Vision zu nutzen.
• AI-gesteuerte Workflows mit mehreren Inhaltsformaten zu entwickeln.