Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems Training Cursus
Multimodale AI is een innovatief veld dat informatie van verschillende sensorische inputs combineert om systemen te creëren die de wereld op een meer mensachtige manier begrijpen en ermee omgaan.
Deze live training onder leiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor AI-onderzoekers, datawetenschappers en machine learning-ingenieurs op gemiddeld niveau die intelligente systemen willen creëren die multimodale gegevens kunnen verwerken en interpreteren.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de principes van multimodale AI en de toepassingen ervan.
- Implementeer datafusietechnieken om verschillende soorten gegevens te combineren.
- Bouw en train modellen die visuele, tekstuele en auditieve informatie kunnen verwerken.
- Evalueer de prestaties van multimodale AI-systemen.
- Ethische en privacykwesties met betrekking tot multimodale gegevens aanpakken.
Formaat van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefeningen.
- Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.
Opties voor het aanpassen van cursussen
- Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
Cursusaanbod
Inleiding tot multimodale AI
- Inzicht in multimodale gegevens
- Kernbegrippen en definities
- Geschiedenis en evolutie van multimodaal leren
Multimodale gegevensverwerking
- Gegevensverzameling en voorbewerking
- Functie-extractie uit verschillende modaliteiten
- Technieken voor datafusie
Multimodaal representatieleren
- Leren van gezamenlijke representaties
- Cross-modale inbeddingen
- Leren overdragen tussen modaliteiten
Multimodale afstemming en vertaling
- Gegevens uit meerdere modaliteiten op elkaar afstemmen
- Cross-modale ophaalsystemen
- Vertaling tussen modaliteiten (bijv. tekst-naar-beeld, beeld-naar-tekst)
Multimodaal redeneren en inferentie
- Logica en redenering met multimodale data
- Inferentietechnieken in multimodale AI
- Beantwoording van vragen en besluitvorming
Generatieve modellen in multimodale AI
- Generative Adversarial Networks (GAN's) voor multimodale gegevens
- Variational Autoencoders (VAE's) voor cross-modale generatie
- Creatieve toepassingen van generatieve multimodale AI
Multimodale fusietechnieken
- Vroege, late en hybride fusiemethoden
- Aandachtsmechanismen bij multimodale fusie
- Fusion voor robuuste perceptie en interactie
Toepassingen van multimodale AI
- Multimodale mens-computer interactie
- AI in autonome voertuigen
- Toepassingen in de gezondheidszorg (bijv. medische beeldvorming en diagnostiek)
Ethische overwegingen en uitdagingen
- Vooringenomenheid en billijkheid in multimodale systemen
- Privacyproblemen met multimodale gegevens
- Ethisch ontwerp en inzet van multimodale AI-systemen
Geavanceerde onderwerpen in multimodale AI
- Multimodale transformatoren
- Zelfgestuurd leren in multimodale AI
- De toekomst van multimodaal machine learning
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Basiskennis van kunstmatige intelligentie en machine learning
- Vaardigheid in Python programmeren
- Bekendheid met gegevensverwerking en voorbewerking
Audiëntie
- AI-onderzoekers
- Datawetenschappers
- Ingenieurs voor machinaal leren
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems Training Cursus - Booking
Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems Training Cursus - Enquiry
Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems - Consultancyaanvraag
Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of onsite) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars, machine learning-engineers en onderzoekers op gevorderd niveau die aangepaste multimodale AI-modellen willen bouwen met behulp van open-source frameworks.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van multimodaal leren en datafusion begrijpen.
- Multimodale modellen implementeren met behulp van DeepSeek, OpenAI, Hugging Face en PyTorch.
- Modellen optimaliseren en verfijnen voor tekst-, beeld- en audio-integratie.
- Multimodale AI-modellen implementeren in toepassingen in de echte wereld.
Human-AI Collaboration with Multimodal Interfaces
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of onsite) is bedoeld voor UI/UX-ontwerpers van beginner tot gemiddeld niveau, productmanagers en AI-onderzoekers die de gebruikerservaringen willen verbeteren via multimodale AI-gestuurde interfaces.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
- De basisprincipes van multimodale AI en de impact ervan op human-computerinteractie begrijpen.
- Multimodale interfaces ontwerpen en prototypen met behulp van AI-gestuurde invoermethoden.
- Spreekherkenning, gebarenbediening en eye-trackingtechnologie implementeren.
- De effectiviteit en bruikbaarheid van multimodale systemen evalueren.
Multi-Modal AI Agents: Integrating Text, Image, and Speech
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of onsite) is gericht op AI-ontwikkelaars, onderzoekers en multimedia-ingenieurs van het middenniveau tot het gevorderdenenniveau die AI-agenten willen bouwen die in staat zijn om multimodale inhoud te begrijpen en te genereren.
Aan het eind van deze training kunnen de deelnemers:
- AI-agenten ontwikkelen die tekst-, afbeelding- en spraakgegevens verwerken en integreren.
- Multimodale modellen implementeren, zoals GPT-4 Vision en Whisper ASR.
- Multimodale AI-pijpleidingen optimaliseren voor efficiëntie en nauwkeurigheid.
- Multimodale AI-agenten implementeren in real-world toepassingen.
Multimodal AI with DeepSeek: Integrating Text, Image, and Audio
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of onsite) is bedoeld voor AI-onderzoekers, ontwikkelaars en datawetenschappers van gemiddeld tot gevorderd niveau die de multimodale mogelijkheden van DeepSeek willen benutten voor cross-modale learning, AI-automatisering en geavanceerde besluitvorming.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De multimodale AI van DeepSeek voor tekst-, beeld- en audio-toepassingen te implementeren.
- AI-oplossingen te ontwikkelen die meerdere datatypes integreren voor rijkere inzichten.
- DeepSeek-modellen te optimaliseren en verfijnen voor cross-modale learning.
- Multimodale AI-technieken toe te passen op echte industrie use cases.
Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing
21 UrenDeze door een instructeur geleide live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor industriëel ingenieurs, automatiseringsspecialisten en AI-ontwikkelaars van het intermediate tot het advanced niveau die multimodale AI willen toepassen voor kwaliteitscontrole, voorspellend onderhoud en robotica in slimme fabrieken.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- De rol van multimodale AI in industriële automatisering begrijpen.
- Sensorgegevens, beeldherkenning en realtime monitoring integreren voor slimme fabrieken.
- Voorspellend onderhoud implementeren met behulp van AI-gestuurde gegevensanalyse.
- Toegepaste computer vision voor defectdetectie en kwaliteitsborging.
Multimodal AI for Real-Time Translation
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of onsite) is bedoeld voor linguïsten van het middenniveau, AI-onderzoekers, softwareontwikkelaars en zakelijke professionals die multimodale AI willen inzetten voor realtime vertaling en taalbegrip.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- De basisprincipes van multimodale AI voor taalverwerking te begrijpen.
- AI-modellen te gebruiken om spraak, tekst en afbeeldingen te verwerken en te vertalen.
- Realtime vertaling te implementeren met behulp van AI-gestuurde API's en frameworks.
- AI-gestuurde vertaling te integreren in zakelijke toepassingen.
- Ethiek over AI-gestuurde taalverwerking te analyseren.
Multimodal AI for Content Creation
21 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor contentmakers van gemiddeld niveau, digitale kunstenaars en mediaprofessionals die willen leren hoe multimodale AI kan worden toegepast op verschillende vormen van contentcreatie.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Gebruik AI-tools om de muziek- en videoproductie te verbeteren.
- Genereer unieke beeldende kunst en ontwerpen met AI.
- Creëer interactieve multimedia-ervaringen.
- Begrijp de impact van AI op de creatieve industrie.
Multimodal AI for Finance
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of onsite) is bedoeld voor finance professionals op intermediate niveau, data-analisten, risicomanagers en AI-engineers die multimodale AI willen inzetten voor risicommanagement en fraudedetectie.
Aan het einde van deze training moeten de deelnemers in staat zijn om:
- Te begrijpen hoe multimodale AI wordt toegepast in financial risk management.
- Gestructureerde en ongestructureerde financiële gegevens te analyseren voor fraudedetectie.
- AI-modellen te implementeren om anomalieën en verdachte activiteiten te identificeren.
- NLP en computer Vision te benutten voor de analyse van financiële documenten.
- AI-gedreven fraudedetectiemodellen in echte financiële systemen te implementeren.
Multimodal AI for Healthcare
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals, medisch onderzoekers en AI-ontwikkelaars van het middenniveau tot het gevorderdenenniveau die multimodale AI willen toepassen in medische diagnostiek en gezondheidszorgtoepassingen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De rol van multimodale AI in de moderne gezondheidszorg te begrijpen.
- Gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens te integreren voor AI-gestuurde diagnostiek.
- AI-technieken toe te passen om medische beelden en elektronische patiëntendossiers te analyseren.
- Voorspellende modellen te ontwikkelen voor ziektediagnose en behandelingsaanbevelingen.
- Spreek- en natuurlijke taalverwerking (NLP) te implementeren voor medische transcriptie en interactie met patiënten.
Multimodal AI in Robotics
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde robotica-ingenieurs en AI-onderzoekers die multimodale AI willen gebruiken voor het integreren van verschillende sensorische gegevens om meer autonome en efficiënte robots te creëren die kunnen zien, horen en aanraken.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Implementeer multimodale detectie in robotsystemen.
- Ontwikkel AI-algoritmen voor sensorfusie en besluitvorming.
- Creëer robots die complexe taken kunnen uitvoeren in dynamische omgevingen.
- Pak uitdagingen aan op het gebied van real-time gegevensverwerking en -activering.
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor productontwerpers, software-engineers en professionals in de klantenservice van beginners tot intermediates die hun virtuele assistants willen verbeteren met multimodale AI.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- Te begrijpen hoe multimodale AI virtuele assistants verbetert.
- Spreek-, tekst- en beeldverwerking te integreren in AI-aangedreven assistants.
- Interactieve conversatieagenten te bouwen met spraak- en zichtmogelijkheden.
- APIs voor spraakherkenning, NLP en computer vision te gebruiken.
- AI-gestuurde automatisering te implementeren voor klantenservice en interactie met gebruikers.
Multimodal AI for Enhanced User Experience
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor UX/UI-ontwerpers en front-end-ontwikkelaars op gemiddeld niveau die multimodale AI willen gebruiken om gebruikersinterfaces te ontwerpen en te implementeren die verschillende vormen van input kunnen begrijpen en verwerken.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Ontwerp multimodale interfaces die de betrokkenheid van gebruikers verbeteren.
- Integreer spraak- en visuele herkenning in web- en mobiele applicaties.
- Gebruik multimodale gegevens om adaptieve en responsieve gebruikersinterfaces te maken.
- Begrijp de ethische overwegingen bij het verzamelen en verwerken van gebruikersgegevens.
Prompt Engineering for Multimodal AI
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor AI-professionals op gevorderd niveau die hun vaardigheden op het gebied van promptengineering voor multimodale AI-toepassingen willen verbeteren.
Aan het eind van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van multimodale AI en de toepassingen ervan te begrijpen.
- Prompts voor tekst-, beeld-, audio- en video-generatie te ontwerpen en te optimaliseren.
- API's te gebruiken voor multimodale AI-platforms zoals GPT-4, Gemini en DeepSeek-Vision.
- AI-gestuurde workflows te ontwikkelen die meerdere contentformaten integreren.