Prompt Engineering for Multimodal AI Κομμάτι εκπαίδευσης

O Vertex AI παρέχει προηγμένα εργαλεία για τη βελτίωση μεγάλων μοdel και τη διαχείριση υποδείξεων, επιτρέποντας σε αναπτυξείς και ομάδες δεδομένων να βελτιώσουν την ακρίβεια των μοdel, να ρυθμίσουν τα προϊόντα εργασίας συνέχειας και να διασφαλίσουν τη σκληρή αξιολόγηση με ενσωματωμένες βιβλιοθήκες και υπηρεσίες.

Αυτή η εκπαίδευση με δάσκαλο (online ή on-site) απευθύνεται σε πρακτικούς μεταξύ μέσου και υψηλού επιπέδου, οι οποίοι θέλουν να βελτιώσουν την απόδοση και την αξιολογητική πιστοποίηση γεννητικών εφαρμογών AI χρησιμοποιώντας επόπτευση με εξατομικευμένη βελτίωση, διαχείριση έκδοσης υποδείξεων και αξιολογητικές υπηρεσίες στο Vertex AI.

Είναι εφικτό, μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες να:

• Εφαρμόζουν τεχνικές βελτίωσης με επόπτευση για τα μοdel Gemini στο Vertex AI.
• Υλοποιούν ροές δουλειάς διαχείρισης υποδείξεων, περιλαμβανόντας έκδοση και δοκιμασία.
• Χρησιμοποιούν αξιολογητικές βιβλιοθήκες για τη σύγκριση και επιβεβαίωση της απόδοσης AI.
• Εφαρμόζουν και παρακολουθούν βελτιωμένα μοdel σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Εργασίες με το χέρι στον πίνακα με εργαλεία βελτίωσης και υποδείξεων Vertex AI.
• Εκδοχές ομάδων για την επιβεβαίωση μοdel πραγματικών επιχειρήσεων.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η εκπαίδευση με οργανωτή στο Ελλάδα (online ή offline) προσβλέπει σε προχωρημένους ανάπτυξες AI, μηχανικής μάθησης μηχανικούς και έρευνες που επιθυμούν να κατασκευάσουν δικές τους πολυμόρφους AI μοντέλα χρησιμοποιώντας ανοίχτους κώδικα πλατฟόρμες.

Ατζάντα τη διάρκεια αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Να καταλάβουν τα βασικά στοιχεία της πολυμόρφως μάθησης και της εναλλαγής δεδομένων.
• Να υλοποιούν πολυμόρφους μοντέλα χρησιμοποιώντας DeepSeek, OpenAI, Hugging Face και PyTorch.
• Να βελτιωνούν και να εφαρμόζουν μοντέλα για την ενσυνάπτηση κειμένου, εικόνας και ήχου.
• Να εφαρμόζουν πολυμόρφους AI μοντέλα σε πραγματικά κλίμακα εφαρμογών.

Αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα ζωντανής εκπαιδεύσης στο Ελλάδα (online ή μέσα από το χώρο εργασίας) διευθύνεται προς UI/UX σχεδιαστές, διαχειριστές προϊόντων και έρευνη AI επίπεδου αρχής μέχρι μεσαίου επιπέδου που θέλουν να βελτιώσουν τις εμπειρίες χρήσης μέσω αλληλοκαθυστερημάτων AI-powered διεργασίας.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδεύσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαθέσουν την εγκαίνια γνώση της πολυμόδου AI και την απάντησή της στην αλληλεπίδραση άνθρωπο-υπολογιστή.
• Διαμορφώσει και πρωτότυπες διαφάνειες πολυμόδου χρησιμοποιώντας μέθοδους εισαγωγής AI-βασισμένων.
• Εφαρμόσει τεχνολογίες αναγνώρισης ομιλίας, ελέγχου χειρών και σπάνια-κολλήσιμων.
• Αξιολογήσει την αποτελεσματικότητα και χρησιμότητα πολυμόδων συστημάτων.

Το Vertex AI παρέχει δυνατά εργαλεία για την κατασκευή πολυμεσικών ροών LLM (Large Language Models) που συνδυάζουν κειμενογράφικα, αυστικά και εικονογράφικα δεδομένα σε μία τροποποίηση. Με υποστήριξη για μεγάλες περιβάλλοντα λειτουργίας και παραμέτρους API του Gemini, εξασφαλίζει προηγμένες εφαρμογές στην προγραμματισμό, λογική και διαμεσική τέχνη.

Αυτή η εκπαίδευση με εξαρχηγό (online ή on-site) απευθύνεται σε πρακτικούς μεταξύ διαμεσολαβητικού και προωθημένου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να σχεδιάζουν, χτίζουν και βελτιώνουν πολυμεσικές τροποποιήσεις AI στο Vertex AI.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να χρησιμοποιούν τα μοντέλα Gemini για πολυμεσικές είσοδους και εξόδους.
• Να υλοποιούν αρκετές λογικές τροποποιήσεις για περίπλοκη λογική.
• Να σχεδιάζουν ροές δεδομένων που συνδυάζουν κειμενογράφικη, αυστική και εικονογράφικη ανάλυση.
• Να βελτιώνουν τους παράμετρους API του Gemini για υψηλή απόδοση και κόστος-αποδοτικότητα.

Μορφή του Κειμένου

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Εργασίες με χέρι-στον-πινακα σε πολυμεσικές τροποποιήσεις.
• Εργασίες βάση-πρότυπου για εφαρμογμένα περιπτώσεις χρήσης με πολυμεσικά στοιχεία.

Επιλογές Προσαρμογής του Κειμένου

• Για να κάνετε αίτηση για προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κείμενο, συνεχθείτε με τους διοικητικούς μας υπαλλήλους.

Αυτό το εξειδικευμένο διδασκαλικό, ζωντανό προγραμματισμό στο Ελλάδα (παγκύμενα ή επί τόπου) στοχεύει σε δημιουργήσιμους και προχωρημένους ανάλυσεις AI, ερευνητές και μελέτες multimedia οι οποίοι θέλουν να δημιουργήσουν αγόνιστες AI που μπορούν να κατανοούν και να παράγουν πολυδιάσπαστο περιεχόμενο.

Ακολουθήσαντας αυτό το πρόγραμμα, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργήσουν αγόνιστες AI που επεξεργάζονται και ενσωματώνουν δεδομένα κειμένου, εικόνας και ομιλίας.
• Προσφέρουν πολυδιάσπαστα μοντέλα όπως το GPT-4 Vision και το Whisper ASR.
• Οικονομίζουν αγόνιστες AI προσδιορισμούς για αποδοτικότητα και ακρίβεια.
• Εφαρμόζουν αγόνιστες AI σε πραγματικά εφαρμογές.

Αυτή η διεξοδία με επίσημον εκπαιδεύτη στο Ελλάδα (online ή live) προσβάλλει κεντρικό και προχωρημένο επίπεδο AI οργανωτές, αναπτυξιακούς και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τις πολυμόρφως ικανότητες του DeepSeek για διασχηματική μάθηση, αυτοματοποίηση AI και βοηθεία προς επίβασμα.

Αν τελειώσουμε αυτή τη διεξοδία, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόσουν τη πολυμόρφω AI του DeepSeek για εφαρμογές κειμένου, εικόνας και ήχου.
• Αναπτύξουν λύσεις AI που συνδυάζουν πολλαπλούς τύπους δεδομένων για την κατανόηση ελών.
• Υπερβαθίνυση και αντικεφαλαίωση μοντέλων DeepSeek για διασχηματική μάθηση.
• Εφαρμόζουν τεχνικές πολυμόρφω AI σε πραγματικές αντίστοιχες επιχειρήσεων.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή σε υφιστάμενο πρόσθετο) φ ocέται σε μεσαίου επιπέδου και προχωρημένου επιπέδου βιομηχανικούς ιντζόνεργκ, ειδικευμένους στη αυτομάτωση και αναπτυξτές AI που θέλουν να εφαρμόσουν πολυμόρφη AI για τον έλεγχο ποιότητας, την πρόωρη διάσβεση και τη ρομπότικ σε φακελούς τεχνολογίας.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαθέσουν αντιληψη για το ρόλο της πολυμόρφης AI στη βιομηχανική αυτομάτωση.
• Ενσωματώσουν δεδομένα των αισθητήρων, αναγνώριση εικόνων και ρεαλ-τайμ μετρήσεις για φακελούς τεχνολογίας.
• Εφαρμόσουν πρόωρη διάσβεση χρησιμοποιώντας AI-συνδυασμένη ανάλυση δεδομένων.
• Εφαρμόσουν την υπολογιστική εικονογράφη για την ανίχνευση λάθων και τη βεβαίωση ποιότητας.

Αυτή η εκπαιδευτικός-οδηγούμενη, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή μέσω web) προσβλέπει σε γλωσσολόγους επίπεδου μέσου, ερευνητές AI, λογισμικούς αναπτυξιακούς και επαγγελματίες χρηματοοικονομικής που θέλουν να εκμεταλλευθούν τη μεltimodal AI για πραγματικό-χρόνο μετάφραση και κατανόηση γλώσσας.

Τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνιέτων τις βασικές εννοίες της multimodal AI για προεπεξάρμογής και ανάλυση λέξεων.
• Χρησιμοποιήσουν μοντέλα AI για επεξεργασία και μετάφραση ομιλίας, κειμένου και εικόνων.
• Εφαρμόσουν πραγματική-χρόνο μετάφραση χρησιμοποιώντας AI-powered APIs και πλαίσια.
• Ενσωματώσουν αυτό-χρόνων μετάφραση σε επιχειρηματικές εφαρμογές.
• Αναλύσουν τις αιθικές παραδοσές στη AI-powered κατανόηση γλώσσας.

Αυτή η εκπαίδευση με υποδιάτυπο καθηγητή σε Ελλάδα (online ή πραγματικό χώρο) στοχεύει σε επίπεδου μέσου επιστήμονες των τεχνητής νοημοσύνης, δεδομένων και μηχανικής μάθησης που θέλουν να δημιουργήσουν επίκοινωνες συστήματα τα οποία μπορούν να επεξεργάζονται και να ερμηνεύουν πολυμόρφα δεδομένα.

Ακολουθώντας την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Υπολάβουν τις αρχές της πολυμόρφου τεχνητής νοημοσύνης και τις εφαρμογές της.
• Εφαρμόσουν τεχνικές συγχώνευσης δεδομένων για να ενωθούν διάφορα τύποι δεδομένων.
• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν μοντέλα που μπορούν να επεξεργάζονται υποψήφια, γραπτή και οχηματική πληροφορία.
• Αξιολογήσουν την επίδοση των συστημάτων πολυμόρφους AI.
• Φιλοσοφήσουν για τους καθολικές και προστασία δεδομένων από φημούχο ευθύνες σχετικά με τα πολυμόρφα δεδομένα.

Αυτό το εκπαιδευτικό εργασία (online ή live) στην Ελλάδα προσβάλλει διαχειριστές μεταξύ επίπεδου, καθώς και ψηφιακούς καλλιτεχνικούς και επαγγελματίες πολυμέσων που θέλουν να μάθουν πώς η πολυμόρφη τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί να εφαρμοστεί σε διάφορες μορφές παραγωγής περιεχομένου.

Τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Χρησιμοποιήσουν εργαλεία AI για τη βελτίωση της παραγωγής μουσικής και βίντεο.
• Παράγουν ευδιάφορη ψηφιακή τέχνη και σχεδιασμό με AI.
• Δημιουργεί αλληλεπιδραστικά πολυμέσα εμπειρίες.
• Να καταλάβει τον ρόλο της AI στους δημιουργικούς κλάδους.

Αυτή η καθοδήγηση με εκπαιδευτικό, ζωντανή (online ή on-site) στη Ελλάδα, απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα, αναλυτές δεδομένων, διαχειριστές κινδύνου και μηχανικούς ΤΕΧ που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν την πολυμεσική ΤΕΧ για την εκτίμηση κινδύνου και την ανίχνευση παρανομιών.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν πώς χρησιμοποιείται η πολυμεσική ΤΕΧ στη διαχείριση χρηματοοικονομικού κινδύνου.
• Να αναλύουν τυποποιημένα και μη τυποποιημένα χρηματοοικονομικά δεδομένα για την ανίχνευση παρανομιών.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα ΤΕΧ για την αναγνώριση απωθήσεων και ύποπτων δραστηριοτήτων.
• Να εκμεταλλεύονται τη γλωσσοποίηση φυσικής γλώσσας (NLP) και την υπολογιστική οράση για την ανάλυση χρηματοοικονομικών εγγράφων.
• Να εγκαθιστούν μοντέλα ανίχνευσης παρανομιών με βάση τη ΤΕΧ σε πραγματικές χρηματοοικονομικές συστήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό σε ύφεση (online ή αποδοχή) διεξάγεται στο Ελλάδα και προσβλέπει σε εμπειρογνώμονες μεδικό υπηρεσία, ιατρικούς έρευνων ανατριχιάζουσαι και αναπτυξτές AI που θέλουν να εφαρμόσουν πολυμορφή AI στη μεδική διαγνωστική και εφαρμογές υπηρεσία.

Ανά το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνυπολογίσουν το ρόλο της πολυμορφής AI στη σύγχρονη μεδική.
• Διαθέσουν κατασκευασμένα και ατάξιμα ιατρικά δεδομένα για AI-χονητής διαγνωστική.
• Εφαρμόζουν τεχνικές AI για ανάλυση ιατρικών εικόνων και ηλεκτρονικών υγειονομικών σημειωμάτων.
• Δημιουργία προβληματικών μοντέλων για διάγνωση ασθενειών και συστάσεις θεραπείας.
• Εφαρμόζουν ομιλία και φυσική επεξεργασία γλώσσας (NLP) για μεδική προσανατολισμό και αλληλεπίδραση ασθενών.

Αυτή η διδασκαλία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site) απευθύνεται σε ρομβοτικούς μηχανικούς και ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης υψηλής δυσκολίας που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την πολυμεσική τεχνητή νοημοσύνη για την ενσωμάτωση διάφορων αισθητικών δεδομένων με στόχο τη δημιουργία πιο αυτόνομων και αποδοτικών ρομπότ που μπορούν να βλέπουν, να ακούσουν και να αγγίζουν.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόζουν πολυμεσική αίσθηση σε ρομβοτικά συστήματα.
• Αναπτύσσουν επιστημονικές αλγόριθμους για τη συνδυαστική εξεργασία αισθητικών δεδομένων και λήψη αποφάσεων.
• Δημιουργούν ρομπότ που μπορούν να εκτελούν περίπλοκες δραστηριότητες σε δυναμικά περιβάλλοντα.
• Αντιμετωπίζουν προκλήσεις στην εξεργασία δεδομένων ανά προς χρόνο και την ενεργοποίηση.

Αυτή η εκπαίδευση με εθελοντικό διδάσκων στο Ελλάδα (online ή ήρθατε) προσβλέπει σε σχεδιαστές προϊόντων, μηχανικούς λογισμικού και επαγγελματίες υποστήριξης πελατών είδους ξεκαθάρισης μέχρι εισαγωγικό επίπεδο που θέλουν να βελτιώσουν τους κυριολεξεις βοηθότητες με πολυμορφή AI.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνεισφέρουν πώς η πολυμορφή AI ενισχύει τους κυριολεξεις βοηθότητες.
• Δίνουν ακοή, κείμενο και επεξεργασία εικόνων σε AI-powered assistants.
• Κτίζουν διαλυτικές βοηθητικές αγγελίες με καπιλάρια και εμβόλια ικανότητες.
• Χρησιμοποιήσουν APIs για αναγνώριση φωνής, NLP και επιστήμη υπολογιστών.
• Εφαρμόζουν AI-driven αυτομάτες για υποστήριξη πελατών και εργασία χρήστη.

Η εκπαιδευτική πίσω από τον κάθε μαθητή, ζωντανή διδασκαλία στο Ελλάδα (online ή offline) είναι σχεδιασμένη για τους συμβιβαστικού επιπέδου σχεδιαστές UX/UI και αναπτυξιακοί front-end που θέλουν να χρησιμοποιήσουν τη Multimodal AI για να σχεδιάσουν και να εφαρμόσουν διεργασίες χρήστη που μπορούν να καταλάβουν και να επεξεργαστούν διάφορες μορφές εισόδου.

Μέχρι το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαθέσουν διεργασίες πολυμορφών διαδραστικότητες που βελτιώνουν τη σχέση με τους χρήστες.
• Εγκαταστήσουν ενότητες ακουστικής και πιστοποίησης σχημάτων σε διαδικτύιες και μελετώμενες εφαρμογές.
• Χρησιμοποιήσουν πολυμόρφα δεδομένα για να δημιουργήσουν αντίστροφες και ρεακτιβές διεργασίες.
• Υπολογίζουν την ενεργό αξιολόγηση των ηθικών ιστοριών συλλογής και επεξεργασίας δεδομένων χρηστών.