LLMs in multimodale toepassingen Training Cursus
De integratie van verschillende soorten data, zoals tekst, afbeeldingen en audio, vormt het frontlijnmoment voor toepassingen met Large Language Models. Dit maakt de ontwikkeling mogelijk van AI-systemen die zowel uitgebreider als contextbewuster zijn.
Deze door een instructeur begeleide training (online of op locatie) richt zich op datawetenschappers, machine learning-engineers en softwareontwikkelaars met middenniveau kennis. Deelnemers leren hoe ze Large Language Models kunnen inzetten voor multimodale data ter realisering van geavanceerde AI-oplossingen.
Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat tot:
- De principes van multimodaal leren met LLMs begrijpen.
- LLMs implementeren om tekst-, afbeeldings- en audiodata te verwerken en te analyseren.
- Toepassingen ontwikkelen die optimaal profiteren van de integratie van meerdere data-types.
- De prestaties van multimodale LLM-systemen beoordelen.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Grote hoeveelheid oefeningen en praktijkopdrachten.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Mogelijkheden tot cursusaanpassing
- Wilt u een op maat gemaakte versie van deze training? Neem dan contact met ons op om dit te bespreken.
Cursusaanbod
Inleiding tot multimodaal leren
- Overzicht van multimodale AI
- Uitdagingen bij het verwerken van multimodale data
- Voordelen van multimodale LLMs
Inzicht in Large Language Models
- Architectuur van de meest geavanceerde LLMs
- Het trainen van LLMs met multimodale data
- Casestudy’s: succesvolle toepassingen van multimodale LLMs
Verwerking van multimodale data
- Technieken voor data-voorbehandeling van tekst, afbeeldingen en audio
- Feature extractie en representatieleren
- Het integreren van multimodale data in LLMs
Ontwikkeling van multimodale LLM-toepassingen
- Het ontwerpen van gebruikersinterfaces voor multimodale interactie
- LLMs in virtuele assistenten en chatbots
- Het creëren van boeiende, immersive ervaringen met LLMs
Beoordeling en optimalisatie van multimodale systemen
- Prestatiemetingen voor multimodale LLMs
- Optimalisatiestrategieën om nauwkeurigheid en efficiëntie te verbeteren
- Het aanpakken van vooroordelen en onrechtvaardigheden in multimodale systemen
Praktische workshop: Het bouwen van een multimodaal LLM-project
- Een multimodaal dataset samenstellen
- Implementatie van een multimodaal LLM voor een specifiek gebruiksgeval
- Het testen en verfijnen van het systeem
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Grondige kennis van machine learning en neurale netwerken
- Ervaring met programmeren in Python
- Kennis van data-voorbehandeling voor verschillende data-types (tekst, afbeeldingen, audio)
Doelgroep
- Datawetenschappers
- Machine learning-engineers
- Softwareontwikkelaars
- Onderzoekers die zich bezighouden met AI en natuurlijke taalverwerking
Aangepaste bedrijfsopleiding
Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.
- Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
- Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
- Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 3200 € + BTW*
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
(*De eindprijs kan variëren afhankelijk van de technische specialisatie van het cursus, het aangepaste niveau, de methode van levering en het aantal leerlingen)
Hulp nodig bij het kiezen van de juiste cursus?
opleidingen@nobleprog.com of +31 208 080 666
LLMs in multimodale toepassingen Training Cursus - Navraag
LLMs in multimodale toepassingen - Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Geavanceerd LangGraph: Optimalisatie, debugging en monitoring van complexe grafen
35 UrenLangGraph is een framework waarmee u stateful LLM-applicaties kunt bouwen in de vorm van samenstelbare grafen met persistente staat en volledige controle over de uitvoering.
Deze door een instructeur geleide training, te volgen online of op locatie, is bedoeld voor AI-platformengineers, DevOps-specialisten in het AI-veld en ML-architecten met een gevorderde kennisniveau die hun LangGraph-systemen optimaal willen beheren, monitoren en verbeteren.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- Complexe LangGraph-topologieën te ontwerpen en te optimaliseren voor snelheid, kostenefficiëntie en schaalbaarheid.
- Betrouwbaarheid van systemen te waarborgen middels retries, timeouts, idempotentie en herstel via checkpoints.
- De uitvoering van grafen te debuggen, staatsinformatie te inspecteren en productieproblemen systematisch na te bootsen.
- Grafen te voorzien van logs, metingen en tracing-informatie, deze in productie te implementeren en de SLA’s en kosten nauwkeurig te monitoren.
Vorm van de training
- Interactieve lezingen en discussies.
- Veel oefeningen en praktische opdrachten.
- Praktijkgerichte implementatie in een live-labomgeving.
Mogelijkheden tot cursuscustomisatie
- Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om de details af te spreken.
Codingagents bouwen met Devstral: van ontwerp tot implementatie
14 UrenDevstral is een open-source-framework dat is ontworpen om codingagents te creëren en uit te voeren. Deze agents kunnen communiceren met codebases, ontwikkeltools en APIs, waarmee ze de productiviteit van softwareontwikkelaars verhogen.
Deze live-training onder begeleiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor ML-engineers op gemiddeld tot gevorderd niveau, teams die zich bezighouden met ontwikkeltools en SRE’s die codingagents willen ontwerpen, implementeren en optimaliseren met behulp van Devstral.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot het volgende:
- Devstral instellen en configureren voor het ontwikkelen van codingagents.
- Agentische workflows ontwerpen voor het verkennen en wijzigen van codebases.
- Codingagents integreren met ontwikkeltools en APIs.
- Beste praktijken toepassen bij het veilig en efficiënt implementeren van agents.
Opbouw van de cursus
- Interactieve presentaties en discussies.
- Veel oefeningen en praktische opdrachten.
- Praktijkgerichte implementatie in een live-labomgeving.
Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus
- Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.
Open-source modelops: zelfhosting, fine-tuning en governance met Devstral- en Mistral-modellen
14 UrenDevstral en Mistral zijn open-source AI-technologieën die ontworpen zijn voor flexibele implementatie, aanpassing op maat en schaalbare integratie.
Deze praktijkgerichte training wordt geleid door een instructeur (online of ter plaatse) en richt zich op machine learning-engineers met middelmatige tot gevorderde kennis, platformteams en onderzoeksingenieurs die zelfstandig Mistral- en Devstral-modellen willen hosten, fine-tunen en beheren in productieomgevingen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat tot het volgende:
- Het opzetten en configureren van zelfhosting-omgevingen voor Mistral- en Devstral-modellen.
- Het toepassen van fine-tuning-technieken om de prestaties in specifieke domeinen te verbeteren.
- Het implementeren van versiebeheer, monitoring en beheersprocedures gedurende de levenscyclus van modellen.
- Het waarborgen van veiligheid, naleving van wet- en regelgeving en verantwoord gebruik van open-source modellen.
Opzet van de cursus
- Interactieve presentaties en discussies.
- Praktische oefeningen rond zelfhosting en fine-tuning.
- Hands-on implementatie van beheers- en monitoringprocessen in een live-labomgeving.
Mogelijkheden voor maatwerk aanpassingen
- Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.
LangGraph-toepassingen in de financiële sector
35 UrenGrondlagen van LangGraph: grafbased prompt-oplossingen en ketens voor LLM's
14 UrenLangGraph is een raamwerk voor het bouwen van LLM-applicaties waarbij grafstructuren worden gebruikt. Deze ondersteunen planningsprocessen, vertakkingen, gebruik van tools, geheugenbeheer en beheersbare uitvoering.
Deze door een instructeur geleide training (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars met weinig ervaring, prompt-engineers en data-professionals die betrouwbare, meerstaps LLM-werkstromen willen ontwerpen met behulp van LangGraph.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- De kernconcepten van LangGraph (knooppunten, randen en toestand) te begrijpen en te weten wanneer deze gebruikt moeten worden.
- Prompt-ketens te ontwerpen waarin vertakkingen mogelijk zijn, tools kunnen worden aangeroepen en geheugen wordt bewaard.
- Retrieval-mechanismen en externe API’s in graf-gebaseerde werkstromen te integreren.
- LangGraph-applicaties testen, debuggen en evalueren op betrouwbaarheid en veiligheid.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezingen met begeleide discussies.
- Gesimuleerde labo-opdrachten en uitleg over code in een veilige testomgeving.
- Oefeningen op basis van realistische scenario’s betreffende ontwerp, testen en evaluatie.
Mogelijkheden tot maatwerk
- Voor het aanvragen van een op maat gemaakte versie van deze cursus kunt u contact met ons opnemen.
LangGraph in de zorg: Workflow-orchestratie voor gereguleerde omgevingen
35 UrenLangGraph voor Juridische Toepassingen
35 UrenDynamische workflows bouwen met LangGraph en LLM-agents
14 UrenLangGraph voor marketingautomatisering
14 UrenLangGraph is een graf-gebaseerd orchestratieframework dat het mogelijk maakt om conditionele, meervoudige stappen bevattende workflows met LLM’s en tools te creëren. Dit maakt het uitermate geschikt voor het automatiseren en personaliseren van contentpipelijnen.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) richt zich op marketeers, contentstrategen en ontwikkelaars van automatisering die op een gevorderd niveau zijn. Zij willen dynamische, meerkeuze-mailcampagnes en geautomatiseerde contentgeneratieprocessen realiseren met behulp van LangGraph.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn tot het volgende:
- Het ontwerpen van graf-gebaseerde content- en e-mailworkflows met conditionele logica.
- Het integreren van LLM’s, API’s en databronnen voor geautomatiseerde personalisatie.
- Het beheren van status, geheugen en context gedurende meervoudige stappen in campagnes.
- Het evalueren, monitoren en optimaliseren van workflowprestaties en resultaten.
Opbouw van de cursus
- Interactieve lezingen en groepsdiscussies.
- Praktische oefeningen waarbij deelnemers e-mailworkflows en contentpipelijnen zelf implementeren.
- Scenario-gebaseerde opdrachten over personalisatie, segmentering en conditionele logica.
Opties voor maatwerk in de cursus
- Indien u een op maat gemaakte training wenst, kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.
Le Chat Enterprise: Private ChatOps, integraties en beheersfuncties
14 UrenKostenefficiënte LLM-architecturen: Mistral op schaal (Prestaties- en kostengineering)
14 UrenProductisering van gespreksassistenten met Mistral-connectoren en -integraties
14 UrenMistral AI is een openbare AI-platform waarmee teams gespreksassistenten kunnen ontwikkelen en integreren in zowel interne bedrijfsprocessen als klantgerichte workflows.
Deze door een instructeur begeleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor productmanagers, full-stackontwikkelaars en integratie-engineers met basis- tot middenniveaukennis die ervaring willen opdoen in het ontwerpen, integreren en commercialiseren van gespreksassistenten met behulp van Mistral-connectoren.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat tot:/p>
- Het integreren van Mistral-gespreksmodellen met enterprise- en SaaS-connectoren.
- Het implementeren van retrieval-augmented generation (RAG) voor antwoorden die steunen op betrouwbare bronnen.
- Het ontwerpen van gebruikerservaringpatronen voor zowel interne als externe chatassistenten.
- Het implementeren van assistenten in productworkflows voor praktische toepassingen.
Opbouw van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Praktische integratieoefeningen.
- In een live-lab wordt gewerkt aan de ontwikkeling van gespreksassistenten.
Mogelijkheden voor cursuscustomisatie
- Wilt u een op maat gemaakte training aanvragen? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.
Enterprise-implementaties met Mistral Medium 3
14 UrenMistral Medium 3 is een hoogperformant, multimodaal groot taalmodel dat speciaal is ontworpen voor productieomgevingen binnen ondernemingen.
Deze praktijkgerichte training onder leiding van instructeurs (online of op locatie) richt zich op AI/ML-engineers, platformarchitecten en MLOps-teams met een middenniveau- tot gevorderde kennis die Mistral Medium 3 willen implementeren, optimaliseren en beveiligen voor bedrijfsdoeleinden.
Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om:
- Mistral Medium 3 te deployen via API’s of zelfhosting.
- De inferentieprestaties en kosten te optimaliseren.
- Multimodale toepassingen te realiseren met Mistral Medium 3.
- Best practices op het gebied van beveiliging en compliance toe te passen in een enterprise-omgeving.
Opbouw van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Ruime oefeningen en praktijkopdrachten.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Mogelijkheden tot cursuscustomisatie
- Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om dit te bespreken.
Mistral voor verantwoord AI-gebruik: privacy, gegevensresidentie en bedrijfsbeheersing
14 UrenMistral AI is een openbare en zakelijk bruikbare AI-platform dat functies biedt voor een veilige, compliante en verantwoorde implementatie van AI.
Deze door een instructeur geleide training (online of op locatie) richt zich op complianceverantwoordelijken, securityarchitecten en juridische/operationele medewerkers met een gemiddelde kennisniveau die verantwoord AI-gebruik willen implementeren met Mistral, door gebruik te maken van privacymaatregelen, gegevensresidentiestrategieën en bedrijfsbeheersingsmechanismen.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
- Privacyvriendelijke technieken toepassen bij de implementatie met Mistral.
- Strategieën voor gegevensresidentie hanteren om aan wettelijke vereisten te voldoen.
- Bedrijfsbeheersingsmaatregelen zoals RBAC, SSO en auditlogs instellen.
- De geschikte leverancier en implementatiemodel selecteren die in lijn zijn met compliance-eisen.
Opbouw van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Case studies en oefeningen gericht op compliance.
- Praktische implementatie van bedrijfsbeheersing voor AI-systemen.
Mogelijkheden tot cursusaanpassing
- Wilt u een op maat gemaakte versie van deze cursus? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.
