Human-AI Samenwerking met Multimodaal Interfaces Training Cursus

Deze door instructeurs geleide, live training op locatie (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde AI-ontwikkelaars, machine learning engineers en onderzoekers die willen leren om aangepaste multimodale AI-modellen te 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 datafusie te begrijpen.
• Multimodale modellen te implementeren met DeepSeek, OpenAI, Hugging Face, en PyTorch.
• Modellen te optimaliseren en af te stemmen voor integratie van tekst, afbeeldingen en audio.
• Multimodale AI-modellen te implementeren in praktische toepassingen.

Deze door instructeurs geleide live-training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars, onderzoekers en multimedia-ingenieurs met een tussen- of gevorderd niveau die AI-agenten willen bouwen die in staat zijn om multimodale inhoud te begrijpen en te genereren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• AI-agenten te ontwikkelen die tekst-, beeld- en spraakgegevens verwerken en integreren.
• Multimodale modellen zoals GPT-4 Vision en Whisper ASR te implementeren.
• Multimodale AI-pipelines te optimaliseren voor efficiëntie en nauwkeurigheid.
• Multimodale AI-agenten in praktische toepassingen te implementeren.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (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.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of ter plekke) is bedoeld voor industriële ingenieurs, automatiseringsspecialisten en AI-ontwikkelaars op intermediair tot gevorderd niveau die multimodaal AI willen toepassen voor kwaliteitscontrole, voorspellende onderhoudsbeurten en robotica in slimme fabrieken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De rol van multimodaal AI in industriële automatisering te begrijpen.
• Sensorgegevens, beeltherkenning en real-time monitoring te integreren voor slimme fabrieken.
• Voorspellende onderhoudsbeurten te implementeren met behulp van AI-gestuurde data-analyse.
• Computer vision toe te passen voor defectdetectie en kwaliteitszorg.

Deze door instructeurs geleide live training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor linguïsten op intermediair niveau, AI-onderzoekers, softwareontwikkelaars en bedrijfsmensen die multimodal AI willen inzetten voor real-time vertaling en taalbegrip.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van multimodal AI voor taalverwerking te begrijpen.
• AI-modellen te gebruiken om spraak, tekst en afbeeldingen te verwerken en te vertalen.
• Real-time vertaling te implementeren met behulp van AI-aangedreven APIs en frameworks.
• AI-aangedreven vertaling te integreren in bedrijfsapplicaties.
• Ethische overwegingen bij AI-aangedreven taalverwerking te analyseren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (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.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (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.

Deze door een instructeur geleide live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor financieel professionals, data-analisten, risicobeheerders en AI-ingenieurs op intermediair niveau die multimodaal AI willen inzetten voor risicoanalyse en fraudedetectie.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Begrijpen hoe multimodaal AI wordt toegepast in financieel risicobeheer.
• Structuur en niet-structuur financiële gegevens analyseren voor fraudedetectie.
• AI-modellen implementeren om afwijkingen en verdachte activiteiten te identificeren.
• NLP en computer vision inzetten voor de analyse van financiële documenten.
• AI-gestuurde fraudedetectiemodellen in real-world financiële systemen implementeren.

Deze door een instructeur geleide, live training op Nederland (online of ter plaatse) is gericht op gezondheidszorgprofessionals, medisch onderzoekers en AI-ontwikkelaars op tussen- en gevorderd niveau die multimodal AI willen toepassen in medische diagnostiek en gezondheidszorgtoepassingen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De rol van multimodal AI in de moderne gezondheidszorg begrijpen.
• Gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens integreren voor AI-gestuurde diagnostiek.
• AI-technieken toepassen om medische afbeeldingen en elektronische patiëntendossiers te analyseren.
• Voorspellende modellen ontwikkelen voor ziekte-diagnostiek en behandelingsaanbevelingen.
• Spraak- en natuurlijke taalverwerking (NLP) implementeren voor medische transcriptie en patiëntinteractie.

Deze instructeurgeleide, live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op product designers, software engineers en klantenserviceprofessionals met een beginners- tot gemiddeld niveau die virtuele assistenten willen verbeteren met multimodaal AI.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Te begrijpen hoe multimodaal AI virtuele assistenten verbetert.
• Spraak, tekst en beeldverwerking te integreren in AI-gestuurde assistenten.
• Interactieve gespreksagenten te bouwen met stem- en visuele mogelijkheden.
• APIs te gebruiken voor spraakherkenning, NLP en computer vision.
• AI-gestuurde automatisering te implementeren voor klantenservice en gebruikersinteractie.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (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.

Dit door een instructeur geleide live training op Nederland (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde AI-professionals die hun vaardigheden in prompt engineering willen verbeteren voor multimodaal AI-toepassingen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van multimodaal AI en zijn toepassingen begrijpen.
• Prompts ontwerpen en optimaliseren voor tekst-, beeld-, geluid- en videogeneratie.
• APIs gebruiken voor multimodaal AI-platforms zoals GPT-4, Gemini, en DeepSeek-Vision.
• AI-gestuurde workflows ontwikkelen die meerdere inhoudsformaten integreren.