Multimodal AI Trainingen in Delft

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op AI-onderzoekers, ontwikkelaars en datawetenschappers op middenniveau tot gevorderd niveau die DeepSeek's multimodale capaciteiten willen benutten voor kruismodaal leren, AI-automatisering en geavanceerde besluitvorming.

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

• DeepSeek's multimodale AI te implementeren voor toepassingen van tekst, beeld en audio.
• AI-oplossingen te ontwikkelen die meerdere datatypen integreren voor rijkere inzichten.
• DeepSeek-modellen te optimaliseren en af te stellen voor kruismodaal leren.
• Multimodale AI-technieken toe te passen op werkelijke industriegebruiksscenario's.

Deze door instructeurs geleide live-training in Delft (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.

Dit door een instructeur geleide live training op Delft (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.

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 een instructeur geleide, live training in Delft (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 Delft (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 instructeurgeleide, live training in Delft (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 op Delft (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.

Vertex AI biedt krachtige tools voor het bouwen van multimodale LLM-workflows die tekst-, audio- en beeldgegevens integreren in een enkele pipeline. Met ondersteuning voor lange contextvensters en Gemini API-parameters maakt het geavanceerde toepassingen mogelijk in planning, redeneren en cross-modale intelligentie.

Deze door instructeurs geleide live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor praktijkgangers op intermediair tot geavanceerd niveau die multimodale AI-workflows in Vertex AI willen ontwerpen, bouwen en optimaliseren.

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

• Gemini-modellen te gebruiken voor multimodale invoer en uitvoer.
• Lang-context workflows te implementeren voor complexe redenering.
• Pipelines te ontwerpen die tekst-, audio- en beeldanalyse integreren.
• Gemini API-parameters te optimaliseren voor prestaties en kosten-efficiëntie.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Handson-labs met multimodale workflows.
• Projectgebaseerde oefeningen voor toegepaste multimodale toepassingen.

Opties voor aanpassing van de cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze door een instructeur geleide live training in Delft (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.

Dit door een instructeur geleide, live training in Delft (online of ter plaatse) is bedoeld voor beginnende tot gemiddelde UI/UX ontwerpers, productmanagers en AI-onderzoekers die gebruikerservaringen willen verbeteren via multimodale AI-gestuurde interfaces.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisbeginselen van multimodale AI en de invloed ervan op de mens-computerinteractie te begrijpen.
• Multimodale interfaces te ontwerpen en te prototypen met behulp van AI-gestuurde invoermethoden.
• Spraakherkenning, gebarenbediening en oogvolgingstechnologieën te implementeren.
• De effectiviteit en gebruiksvriendelijkheid van multimodale systemen te evalueren.

Deze door een docent geleide, live training (online of op locatie) is gericht op contentcreators, digitale kunstenaars en mediaprofessionals op intermediair niveau die willen leren hoe multimodale AI kan worden toegepast op verschillende vormen van contentcreatie.

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

• AI-gereedschappen te gebruiken voor het verbeteren van muziek- en videoproduktie.
• Unieke visuele kunst en ontwerpen te genereren met AI.
• Interactieve multimediageleerden te creëren.
• Het effect van AI op de creatieve industrieën te begrijpen.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor UX/UI-ontwerpers en front-end developers op tussenniveau die Multimodal AI willen gebruiken om gebruikersinterfaces te ontwerpen en te implementeren die verschillende vormen van invoer kunnen begrijpen en verwerken.

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

• Multimodale interfaces te ontwerpen die de gebruikersbetrokkenheid verbeteren.
• Stem- en visuele herkenning te integreren in web- en mobiele toepassingen.
• Multimodale gegevens te gebruiken om adaptieve en responsieve UIs te creëren.
• De ethische overwegingen van het verzamelen en verwerken van gebruikersgegevens te begrijpen.

Deze door instructeurs geleide, live training (online of op locatie) is gericht op AI-onderzoekers, datawetenschappers en machine learning engineers op tussenniveau die intelligente systemen willen creëren die multimodaal gegevens kunnen verwerken en interpreteren.

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

• De principes van multimodaal AI en toepassingen te begrijpen.
• Dataversmeltingstechnieken te implementeren om verschillende soorten gegevens te combineren.
• Modellen te bouwen en te trainen die visuele, tekstuele en auditieve informatie kunnen verwerken.
• De prestaties van multimodaal AI-systemen te evalueren.
• Ethische en privacygerelateerde zorgen in verband met multimodaal gegevens aan te pakken.