Cursuri de pregatire Multimodal AI for Content Creation

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor AI de nivel avansat, inginerilor de învățare automată și cercetătorilor care doresc să construiască modele AI multimodale personalizate utilizând cadre open-source.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă elementele fundamentale ale învățării multimodale și ale fuziunii datelor.
• Să implementeze modele multimodale utilizând DeepSeek, OpenAI, Hugging Face și PyTorch.
• Optimizarea și reglarea fină a modelelor pentru integrarea textului, imaginii și sunetului.
• Implementarea modelelor AI multimodale în aplicații din lumea reală.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează designerilor UI/UX de nivel începător până la mediu, managerilor de produs și cercetătorilor AI care doresc să îmbunătățească experiența utilizatorilor prin interfețe multimodale bazate pe AI.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă fundamentele inteligenței artificiale multimodale și impactul acesteia asupra interacțiunii om-computer.
• Să proiecteze și să realizeze prototipuri de interfețe multimodale utilizând metode de intrare bazate pe inteligența artificială.
• Să implementeze tehnologii de recunoaștere a vorbirii, de control al gesturilor și de urmărire a ochilor.
• Evaluarea eficienței și a capacității de utilizare a sistemelor multimodale.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor, cercetătorilor și inginerilor multimedia de nivel mediu și avansat care doresc să creeze agenți AI capabili să înțeleagă și să genereze conținut multimodal.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să dezvolte agenți AI care procesează și integrează text, imagine și date vocale.
• Să implementeze modele multimodale precum GPT-4 Vision și Whisper ASR.
• Să optimizeze conductele AI multimodale pentru eficiență și acuratețe.
• Să implementeze agenți AI multimodali în aplicații din lumea reală.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor, dezvoltatorilor și oamenilor de știință din domeniul IA de nivel mediu până la avansat care doresc să utilizeze capacitățile multimodale ale DeepSeek pentru învățarea intermodală, automatizarea IA și luarea de decizii avansate.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să implementeze AI-ul multimodal al DeepSeek pentru aplicații text, imagine și audio.
• Să dezvolte soluții AI care integrează mai multe tipuri de date pentru o perspectivă mai bogată.
• Să optimizeze și să ajusteze modelele DeepSeek pentru învățarea multimodală.
• Aplicați tehnici de inteligență artificială multimodală la cazuri reale de utilizare în industrie.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor industriali de nivel mediu până la avansat, specialiștilor în automatizări și dezvoltatorilor AI care doresc să aplice AI multimodal pentru controlul calității, întreținerea predictivă și robotică în fabricile inteligente.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul AI multimodal în automatizarea industrială.
• Să integreze datele senzorilor, recunoașterea imaginilor și monitorizarea în timp real pentru fabricile inteligente.
• Să implementeze întreținerea predictivă utilizând analiza datelor bazate pe AI.
• Să aplice viziunea computerizată pentru detectarea defectelor și asigurarea calității.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează lingviștilor de nivel mediu, cercetătorilor în domeniul inteligenței artificiale, dezvoltatorilor de software și profesioniștilor din domeniul afacerilor care doresc să utilizeze inteligența artificială multimodală pentru traducerea în timp real și înțelegerea limbii.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă elementele de bază ale AI multimodal pentru prelucrarea limbajului.
• Să utilizeze modele AI pentru a procesa și traduce vorbirea, textul și imaginile.
• Să implementeze traducerea în timp real utilizând API-uri și cadre bazate pe AI.
• Integrarea traducerii bazate pe IA în aplicațiile de afaceri.
• Să analizeze considerentele etice ale procesării limbajului cu ajutorul IA.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor AI de nivel mediu, oamenilor de știință din domeniul datelor și inginerilor de învățare automată care doresc să creeze sisteme inteligente care pot procesa și interpreta date multimodale.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile inteligenței artificiale multimodale și aplicațiile sale.
• Să implementeze tehnici de fuziune a datelor pentru a combina diferite tipuri de date.
• să construiască și să antreneze modele care pot procesa informații vizuale, textuale și auditive.
• Să evalueze performanța sistemelor de inteligență artificială multimodală.
• Abordarea problemelor etice și de confidențialitate legate de datele multimodale.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul finanțelor de nivel mediu, analiștilor de date, managerilor de risc și inginerilor AI care doresc să utilizeze AI multimodal pentru analiza riscurilor și detectarea fraudelor.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă modul în care IA multimodală este aplicată în gestionarea riscurilor financiare.
• Să analizeze date financiare structurate și nestructurate pentru detectarea fraudelor.
• Să implementeze modele AI pentru a identifica anomaliile și activitățile suspecte.
• Să utilizeze NLP și computer vision pentru analiza documentelor financiare.
• Implementarea modelelor de detectare a fraudelor bazate pe inteligența artificială în sistemele financiare din lumea reală.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel mediu până la avansat, cercetătorilor din domeniul medical și dezvoltatorilor AI care doresc să aplice AI multimodal în diagnosticarea medicală și în aplicațiile din domeniul sănătății.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă rolul inteligenței artificiale multimodale în asistența medicală modernă.
• Să integreze date medicale structurate și nestructurate pentru diagnostice bazate pe IA.
• Să aplice tehnici de IA pentru a analiza imagini medicale și fișe medicale electronice.
• Dezvoltarea de modele predictive pentru diagnosticarea bolilor și recomandări de tratament.
• Implementarea procesării vorbirii și a limbajului natural (NLP) pentru transcrierea medicală și interacțiunea cu pacienții.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de robotică de nivel avansat și cercetătorilor în domeniul inteligenței artificiale care doresc să utilizeze inteligența artificială multimodală pentru a integra diverse date senzoriale pentru a crea roboți mai autonomi și mai eficienți care pot vedea, auzi și atinge.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să implementeze detectarea multimodală în sistemele robotice.
• Să dezvolte algoritmi de inteligență artificială pentru fuziunea senzorilor și luarea deciziilor.
• Să creeze roboți care pot îndeplini sarcini complexe în medii dinamice.
• să abordeze provocările legate de procesarea și acționarea datelor în timp real.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează designerilor de produse, inginerilor software și profesioniștilor din domeniul asistenței pentru clienți de nivel începător până la mediu care doresc să îmbunătățească asistenții virtuali cu inteligență artificială multimodală.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă modul în care AI-ul multimodal îmbunătățește asistenții virtuali.
• Să integreze procesarea vorbirii, a textului și a imaginilor în asistenții dotați cu AI.
• Să construiască agenți conversaționali interactivi cu capacități vocale și vizuale.
• Utilizarea API-urilor pentru recunoașterea vorbirii, NLP și viziune computerizată.
• Implementarea automatizării bazate pe inteligența artificială pentru asistența pentru clienți și interacțiunea cu utilizatorii.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează designerilor UX/UI de nivel mediu și dezvoltatorilor front-end care doresc să utilizeze Inteligența Artificială Multimodală pentru a proiecta și implementa interfețe de utilizator care pot înțelege și procesa diferite forme de intrare.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să proiecteze interfețe multimodale care îmbunătățesc implicarea utilizatorului.
• Să integreze recunoașterea vocală și vizuală în aplicațiile web și mobile.
• să utilizeze date multimodale pentru a crea interfețe de utilizare adaptive și receptive.
• să înțeleagă considerentele etice ale colectării și prelucrării datelor utilizatorilor.

Această formare live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul inteligenței artificiale de nivel avansat care doresc să își îmbunătățească abilitățile de inginerie promptă pentru aplicații multimodale de inteligență artificială.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale inteligenței artificiale multimodale și aplicațiile acesteia.
• Să proiecteze și să optimizeze prompte pentru generarea de text, imagini, audio și video.
• Să utilizeze API-uri pentru platformele AI multimodale, cum ar fi GPT-4, Gemini și DeepSeek-Vision.
• Dezvoltarea de fluxuri de lucru bazate pe IA care integrează mai multe formate de conținut.