Prompt Engineering for Multimodal AI Schulung
Multimodal AI ist die nächste Evolution der künstlichen Intelligenz, die es Modellen ermöglicht, Inhalte in Text, Bild, Audio und Video auf einheitliche Weise zu verarbeiten und zu generieren.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Fachleute, die ihre Fähigkeiten im Prompt-Engineering für multimodale KI-Anwendungen verbessern möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der multimodalen KI und ihrer Anwendungen zu verstehen.
- Prompts für Text-, Bild-, Audio- und Videogenerierung entwerfen und optimieren.
- APIs für multimodale KI-Plattformen wie GPT-4, Gemini und DeepSeek-Vision zu nutzen.
- Entwicklung von KI-gesteuerten Workflows, die mehrere Inhaltsformate integrieren.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.
Optionen zur Kursanpassung
- Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
Schulungsübersicht
Einleitung zu Multimodal AI
- Was ist multimodale KI?
- Wie multimodale KI-Modelle funktionieren
- Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen
Prompt Engineering Grundlagen
- Prinzipien der effektiven Prompt-Gestaltung
- Verstehen des KI-Antwortverhaltens
- Häufige Fehler und wie man sie vermeidet
Textbasierte Prompt-Optimierung
- Strukturierung von Prompts für akkurate Textgenerierung
- Feinabstimmung von Antworten für verschiedene Kontexte
- Umgang mit Mehrdeutigkeit und Verzerrungen in Textaufforderungen
Bilderzeugung und -manipulation
- Optimierung von Prompts für AI-generierte Bilder
- Steuerung von Stil, Komposition und Elementen
- Arbeiten mit KI-gesteuerten Bearbeitungswerkzeugen
Audio- und Sprachverarbeitung
- Generierung von Sprache aus textbasierten Prompts
- KI-gesteuerte Audioverbesserung und -synthese
- Erstellen von Sprachinteraktionen mit KI
Erstellung von Videoinhalten mit KI
- Generierung von Videoclips mithilfe von KI-Eingabeaufforderungen
- Kombinieren von KI-generiertem Text, Bildern und Audio
- Bearbeiten und Verfeinern von KI-erstellten Videoinhalten
Einbindung Multimodal AI in Arbeitsabläufe
- Kombinieren von Text-, Bild- und Audioausgaben
- Aufbau automatisierter KI-gesteuerter Inhaltspipelines
- Fallstudien und Anwendungen aus der Praxis
Ethische Überlegungen und bewährte Praktiken
- KI-Voreingenommenheit und Inhaltsmoderation
- Datenschutzbelange bei multimodaler KI
- Sicherstellung eines verantwortungsvollen Einsatzes von KI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von KI-Modellen und deren Anwendungen
- Erfahrung mit der Programmierung (Python empfohlen)
- Vertrautheit mit APIs und KI-gesteuerten Arbeitsabläufen
Zielgruppe
- KI-Forscher
- Multimedia-Entwickler
- Entwickler, die mit multimodalen Modellen arbeiten
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Prompt Engineering for Multimodal AI Schulung - Booking
Prompt Engineering for Multimodal AI Schulung - Enquiry
Prompt Engineering for Multimodal AI - Beratungsanfrage
Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Advanced Prompt Engineering for DeepSeek LLM
14 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Ingenieure, Entwickler und Datenanalysten, die prompte Engineering-Strategien beherrschen möchten, um die Wirksamkeit von DeepSeek LLM in realen Anwendungen zu maximieren.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
- Fortgeschrittene Prompts zu entwerfen, um KI-Antworten zu optimieren.
- Kontrolle und Verfeinerung von KI-generiertem Text auf Genauigkeit und Konsistenz.
- Promptverkettung und Kontextmanagementtechniken zu nutzen.
- Voreingenommenheit abzuschwächen und die ethische Nutzung von KI bei der Entwicklung von Prompts zu verbessern.
Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Forscher, die individuelle multimodale KI-Modelle mit Open-Source-Frameworks erstellen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen des multimodalen Lernens und der Datenfusion zu verstehen.
- Multimodale Modelle mit DeepSeek, OpenAI, Hugging Face und PyTorch zu implementieren.
- Optimierung und Feinabstimmung von Modellen für Text-, Bild- und Audiointegration.
- Einsatz von multimodalen KI-Modellen in realen Anwendungen.
Human-AI Collaboration with Multimodal Interfaces
14 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene UI/UX-Designer, Produktmanager und KI-Forscher, die das Nutzererlebnis durch multimodale KI-gestützte Schnittstellen verbessern möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Die Grundlagen der multimodalen KI und ihre Auswirkungen auf die Mensch-Computer-Interaktion zu verstehen.
- Multimodale Schnittstellen mit KI-gesteuerten Eingabemethoden zu entwerfen und zu prototypisieren.
- Spracherkennung, Gestensteuerung und Eye-Tracking-Technologien zu implementieren.
- Evaluierung der Effektivität und Benutzerfreundlichkeit multimodaler Systeme.
Multi-Modal AI Agents: Integrating Text, Image, and Speech
21 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an mittlere bis fortgeschrittene KI-Entwickler, Forscher und Multimedia-Ingenieure, die KI-Agenten entwickeln möchten, die multimodale Inhalte verstehen und generieren können.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Agenten zu entwickeln, die Text-, Bild- und Sprachdaten verarbeiten und integrieren.
- Multimodale Modelle wie GPT-4 Vision und Whisper ASR zu implementieren.
- Multimodale KI-Pipelines auf Effizienz und Genauigkeit zu optimieren.
- Einsatz von multimodalen KI-Agenten in realen Anwendungen.
Multimodal AI with DeepSeek: Integrating Text, Image, and Audio
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Forscher, -Entwickler und -Wissenschaftler auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die die multimodalen Fähigkeiten von DeepSeek für modalübergreifendes Lernen, KI-Automatisierung und fortgeschrittene Entscheidungsfindung nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die multimodale KI von DeepSeek für Text-, Bild- und Audioanwendungen zu implementieren.
- KI-Lösungen zu entwickeln, die mehrere Datentypen integrieren, um umfassendere Erkenntnisse zu gewinnen.
- Optimierung und Feinabstimmung von DeepSeek-Modellen für cross-modales Lernen.
- Wenden Sie multimodale KI-Techniken auf reale Anwendungsfälle in der Industrie an.
Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing
21 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Wirtschaftsingenieure, Automatisierungsspezialisten und KI-Entwickler, die multimodale KI für Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung und Robotik in intelligenten Fabriken einsetzen möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Die Rolle der multimodalen KI in der industriellen Automatisierung zu verstehen.
- Sensordaten, Bilderkennung und Echtzeitüberwachung für intelligente Fabriken zu integrieren.
- Vorausschauende Wartung mit KI-gestützter Datenanalyse implementieren.
- Computer Vision für die Fehlererkennung und Qualitätssicherung anwenden.
Multimodal AI for Real-Time Translation
14 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Linguisten auf mittlerem Niveau, KI-Forscher, Softwareentwickler und Geschäftsleute, die multimodale KI für Echtzeit-Übersetzung und Sprachverständnis nutzen möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Die Grundlagen der multimodalen KI für die Sprachverarbeitung zu verstehen.
- KI-Modelle zur Verarbeitung und Übersetzung von Sprache, Text und Bildern einzusetzen.
- Echtzeit-Übersetzung mit KI-gestützten APIs und Frameworks zu implementieren.
- KI-gesteuerte Übersetzung in Geschäftsanwendungen zu integrieren.
- Analyse ethischer Überlegungen bei der KI-gestützten Sprachverarbeitung.
Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems
21 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen, die intelligente Systeme entwickeln möchten, die multimodale Daten verarbeiten und interpretieren können.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien der multimodalen KI und ihre Anwendungen zu verstehen.
- Datenfusionstechniken zu implementieren, um verschiedene Arten von Daten zu kombinieren.
- Modelle erstellen und trainieren, die visuelle, textuelle und auditive Informationen verarbeiten können.
- die Leistung von multimodalen KI-Systemen zu bewerten.
- Berücksichtigung ethischer und datenschutzrechtlicher Bedenken im Zusammenhang mit multimodalen Daten.
Multimodal AI for Content Creation
21 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Inhaltsersteller, digitale Künstler und Medienfachleute, die lernen möchten, wie multimodale KI auf verschiedene Formen der Inhaltserstellung angewendet werden kann.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Tools zur Verbesserung der Musik- und Videoproduktion einzusetzen.
- Einzigartige visuelle Kunst und Designs mit KI zu generieren.
- Interaktive Multimedia-Erlebnisse zu schaffen.
- Die Auswirkungen von KI auf die Kreativbranche zu verstehen.
Multimodal AI for Finance
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzfachleute, Datenanalysten, Risikomanager und KI-Ingenieure auf mittlerem Niveau, die multimodale KI für die Risikoanalyse und Betrugserkennung nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Verstehen, wie multimodale KI im Finanzrisikomanagement eingesetzt wird.
- strukturierte und unstrukturierte Finanzdaten zur Betrugserkennung zu analysieren.
- KI-Modelle zu implementieren, um Anomalien und verdächtige Aktivitäten zu identifizieren.
- Nutzung von NLP und Computer Vision für die Analyse von Finanzdokumenten.
- Einsatz von KI-gestützten Betrugserkennungsmodellen in realen Finanzsystemen.
Multimodal AI for Healthcare
21 StundenDiese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, medizinische Forscher und KI-Entwickler, die multimodale KI in der medizinischen Diagnostik und bei Anwendungen im Gesundheitswesen einsetzen möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Die Rolle der multimodalen KI im modernen Gesundheitswesen zu verstehen.
- strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten für KI-gesteuerte Diagnostik zu integrieren.
- KI-Techniken zur Analyse medizinischer Bilder und elektronischer Krankenakten anwenden.
- Entwicklung prädiktiver Modelle für Krankheitsdiagnosen und Behandlungsempfehlungen.
- Implementierung von Sprach- und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) für medizinische Transkription und Patienteninteraktion.
Multimodal AI in Robotics
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure und KI-Forscher, die multimodale KI zur Integration verschiedener sensorischer Daten nutzen möchten, um autonomere und effizientere Roboter zu entwickeln, die sehen, hören und berühren können.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Multimodale Sensorik in Robotersystemen zu implementieren.
- KI-Algorithmen für Sensorfusion und Entscheidungsfindung zu entwickeln.
- Roboter zu entwickeln, die komplexe Aufgaben in dynamischen Umgebungen ausführen können.
- Herausforderungen bei der Echtzeit-Datenverarbeitung und -Ansteuerung anzugehen.
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis Fortgeschrittene, Produktdesigner, Softwareingenieure und Kundendienstmitarbeiter, die virtuelle Assistenten mit multimodaler KI verbessern möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Verstehen, wie multimodale KI virtuelle Assistenten verbessert.
- Integration von Sprach-, Text- und Bildverarbeitung in KI-gestützte Assistenten.
- Interaktive Konversationsagenten mit Sprach- und Bildverarbeitungsfähigkeiten erstellen.
- Nutzung von APIs für Spracherkennung, NLP und Computer Vision.
- Implementierung von KI-gesteuerter Automatisierung für Kundensupport und Benutzerinteraktion.
Multimodal AI for Enhanced User Experience
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an UX/UI-Designer und Front-End-Entwickler auf mittlerem Niveau, die multimodale KI nutzen möchten, um Benutzeroberflächen zu entwerfen und zu implementieren, die verschiedene Formen von Eingaben verstehen und verarbeiten können.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Multimodale Schnittstellen zu entwerfen, die das Engagement der Benutzer verbessern.
- Sprach- und visuelle Erkennung in Web- und Mobilanwendungen zu integrieren.
- Multimodale Daten zu nutzen, um adaptive und reaktionsfähige Benutzeroberflächen zu erstellen.
- die ethischen Aspekte der Erhebung und Verarbeitung von Nutzerdaten zu verstehen.
Prompt Engineering for ChatGPT
14 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Entwickler und Forscher, die effektive Prompts erstellen möchten, um die gewünschten Antworten von ChatGPT zu erhalten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien des Prompt-Engineering für KI-Modelle wie ChatGPT zu verstehen.
- Prompts zu entwerfen, die KI effektiv anleiten, die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
- Ethische Überlegungen bei der Erstellung von Prompts anzuwenden.
- die sich entwickelnde Landschaft der KI-Interaktionen zu antizipieren und sich an sie anzupassen.