Multimodal AI Đào tạo tại Hanoi

Khóa học này được dẫn dắt trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) và hướng tới các nhà nghiên cứu, phát triển và khoa học dữ liệu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo có trình độ từ trung cấp đến cao cấp, muốn khai thác khả năng đa phương tiện của DeepSeek để học tập đa phương tiện, tự động hóa trí tuệ nhân tạo và đưa ra quyết định tiên tiến.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Triển khai trí tuệ nhân tạo đa phương tiện của DeepSeek cho các ứng dụng văn bản, hình ảnh và âm thanh.
• Phát triển các giải pháp trí tuệ nhân tạo tích hợp nhiều loại dữ liệu để có những thông tin sâu sắc hơn.
• Tối ưu hóa và điều chỉnh các mô hình DeepSeek cho việc học tập đa phương tiện.
• Áp dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo đa phương tiện vào các trường hợp thực tế trong các ngành công nghiệp.

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được hướng đến cho các nhà phát triển AI, nhà nghiên cứu và kỹ sư đa phương tiện có trình độ trung cấp đến cao cấp, muốn xây dựng các AI agent có khả năng hiểu và tạo ra nội dung đa phương tiện.

Đến cuối khóa học, các thí sinh sẽ có thể:

• Phát triển AI agent xử lý và tích hợp dữ liệu văn bản, hình ảnh và giọng nói.
• Triển khai các mô hình đa phương tiện như GPT-4 Vision và Whisper ASR.
• Tối ưu hóa các đường ống AI đa phương tiện để đạt hiệu quả và chính xác.
• Triển khai AI agent đa phương tiện trong các ứng dụng thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được hướng đến các chuyên gia AI cấp cao muốn nâng cao kỹ năng thiết kế lời nhắc cho các ứng dụng AI đa phương thức.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nền tảng và ứng dụng cơ bản của AI đa phương thức.
• Thiết kế và tối ưu hóa lời nhắc cho việc sinh ra văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.
• Sử dụng API cho các nền tảng AI đa phương thức như GPT-4, Gemini, và DeepSeek-Vision.
• Phát triển các quy trình hoạt động do AI điều khiển, tích hợp nhiều định dạng nội dung.

Khoá học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt này (trực tuyến hoặc tại địa điểm) được thiết kế cho các nhà phát triển AI cấp cao, các kỹ sư học máy và các nhà nghiên cứu muốn xây dựng các mô hình AI đa phương thức tùy chỉnh bằng các khung open-source.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu các nền tảng của học đa phương thức và sự hợp nhất dữ liệu.
• Triển khai các mô hình đa phương thức bằng DeepSeek, OpenAI, Hugging Face, và PyTorch.
• Tối ưu hóa và điều chỉnh mô hình cho sự tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh.
• Triển khai các mô hình AI đa phương thức trong các ứng dụng thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư công nghiệp, chuyên gia tự động hóa và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp đến nâng cao muốn áp dụng trí tuệ nhân tạo đa mô thức cho kiểm soát chất lượng, bảo trì dự đoán và robot trong nhà máy thông minh.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của trí tuệ nhân tạo đa mô thức trong tự động hóa công nghiệp.
• Tích hợp dữ liệu cảm biến, nhận dạng hình ảnh và giám sát thời gian thực cho nhà máy thông minh.
• Triển khai bảo trì dự đoán bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu điều khiển bởi AI.
• Áp dụng thị giác máy tính để phát hiện lỗi và đảm bảo chất lượng.

khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các chuyên gia ngôn ngữ cấp trung, nhà nghiên cứu AI, lập trình viên phần mềm và chuyên gia kinh doanh muốn tận dụng AI đa mô hình để dịch thuật thời gian thực và hiểu ngôn ngữ.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham dự sẽ có thể:

• Hiểu nền tảng của AI đa mô hình cho xử lý ngôn ngữ.
• Sử dụng các mô hình AI để xử lý và dịch thuật giọng nói, văn bản và hình ảnh.
• Triển khai dịch thuật thời gian thực bằng API và khuôn khổ được hỗ trợ bởi AI.
• tích hợp dịch thuật được điều khiển bởi AI vào ứng dụng kinh doanh.
• Phân tích các yếu tố đạo đức trong xử lý ngôn ngữ hỗ trợ bởi AI.

Khóa huấn luyện trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà thiết kế sản phẩm, kỹ sư phần mềm và chuyên viên hỗ trợ khách hàng từ mức độ cơ bản đến trung cấp, những người muốn nâng cao trợ lý ảo bằng AI đa chế độ.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cách trí tuệ nhân tạo đa chế độ cải thiện trợ lý ảo.
• Tích hợp xử lý giọng nói, văn bản và hình ảnh trong các trợ lý dựa trên AI.
• Xây dựng các đại lý trò chuyện tương tác với khả năng giọng nói và thị giác.
• Sử dụng API cho nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính.
• Thực hiện tự động hóa dựa trên AI cho hỗ trợ khách hàng và tương tác người dùng.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) được thiết kế cho các chuyên gia y tế, nhà nghiên cứu y học và phát triển AI ở cấp độ trung cấp đến nâng cao muốn áp dụng AI đa phương thức trong chẩn đoán y khoa và ứng dụng chăm sóc sức khỏe.

Đến cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của AI đa phương thức trong y tế hiện đại.
• Tích hợp dữ liệu y tế có cấu trúc và không có cấu trúc cho chẩn đoán dựa trên AI.
• Áp dụng kỹ thuật AI để phân tích hình ảnh y khoa và hồ sơ sức khỏe điện tử.
• Phát triển mô hình dự đoán cho việc chẩn đoán bệnh và đề xuất điều trị.
• Triển khai xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng giọng nói để ghi chép y tế và tương tác với bệnh nhân.

Vertex AI cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xây dựng các luồng làm việc đa phương thức LLM kết hợp dữ liệu văn bản, âm thanh và hình ảnh thành một pipeline duy nhất. Với hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh dài và các tham số API Gemini, nó cho phép các ứng dụng nâng cao trong lập kế hoạch, suy luận và trí tuệ đa phương thức.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) và hướng đến các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế, xây dựng và tối ưu hóa các luồng làm việc AI đa phương thức trên Vertex AI.

Đến cuối khóa học, các thí sinh sẽ có thể:

• Sử dụng các mô hình Gemini cho các đầu vào và đầu ra đa phương thức.
• Thực hiện các luồng làm việc có ngữ cảnh dài cho các suy luận phức tạp.
• Thiết kế các pipeline kết hợp phân tích văn bản, âm thanh và hình ảnh.
• Tối ưu hóa các tham số API Gemini để đạt hiệu suất và tiết kiệm chi phí.

Định dạng khóa học

• Buổi giảng và thảo luận tương tác.
• Các phòng thí nghiệm thực hành với luồng làm việc đa phương thức.
• Các bài tập dựa trên dự án cho các trường hợp sử dụng đa phương thức thực tế.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia tài chính, nhà phân tích dữ liệu, quản lý rủi ro, và kỹ sư AI ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng trí tuệ nhân tạo đa chế độ cho việc phân tích rủi ro và phát hiện gian lận.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cách trí tuệ nhân tạo đa chế độ được áp dụng trong quản lý rủi ro tài chính.
• Phân tích dữ liệu tài chính có cấu trúc và không có cấu trúc để phát hiện gian lận.
• Thực hiện các mô hình AI để xác định các bất thường và hoạt động khả nghi.
• Tận dụng NLP (Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên) và thị giác máy tính cho phân tích tài liệu tài chính.
• Triển khai các mô hình phát hiện gian lận dựa trên AI trong hệ thống tài chính thực tế.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (tại Hanoi) dành cho các nhà thiết kế UI/UX trình độ đầu tiên đến trung cấp, quản lý sản phẩm và nhà nghiên cứu AI muốn cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua giao diện được hỗ trợ bởi AI đa phương thức.

Đến cuối khóa đào tạo này, học viên sẽ có khả năng:

• Hiểu về cơ bản của AI đa phương thức và ảnh hưởng của nó lên tương tác người-máy.
• Thiết kế và lập trình giao diện đa phương thức sử dụng phương pháp đầu vào được thúc đẩy bởi AI.
• Triển khai công nghệ nhận dạng giọng nói, điều khiển cử chỉ và theo dõi mắt.
• Đánh giá hiệu quả và khả năng sử dụng của hệ thống đa phương thức.

Khóa học trực tiếp do giáo viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế dành cho những người tạo nội dung, nghệ sĩ số và chuyên gia truyền thông có trình độ trung cấp muốn học cách áp dụng AI đa mô-đun vào các hình thức tạo nội dung khác nhau.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng công cụ AI để nâng cao sản xuất âm nhạc và video.
• Tạo ra những tác phẩm nghệ thuật và thiết kế hình ảnh độc đáo với AI.
• Tạo ra các trải nghiệm đa phương tiện tương tác.
• Hiểu được tác động của AI đến các ngành công nghiệp sáng tạo.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại địa điểm), nhằm vào các kỹ sư robot và nhà nghiên cứu AI ở trình độ cao cấp, mong muốn sử dụng trí tuệ nhân tạo đa phương thức để tích hợp nhiều dữ liệu cảm biến, tạo ra những robot tự động hơn và hiệu quả hơn có khả năng nhìn, nghe, và chạm.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thực hiện cảm biến đa phương thức trong các hệ thống robot.
• Phát triển thuật toán AI cho việc kết hợp dữ liệu cảm biến và ra quyết định.
• Tạo ra những robot có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong môi trường động.
• Giải quyết các thách thức về xử lý dữ liệu thời gian thực và hoạt động.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các nhà thiết kế UX/UI và nhà phát triển front-end ở trình độ trung cấp, muốn sử dụng Multimodal AI để thiết kế và triển khai các giao diện người dùng có thể hiểu và xử lý nhiều loại đầu vào khác nhau.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế các giao diện đa dạng để cải thiện sự tham gia của người dùng.
• Tích hợp nhận diện giọng nói và hình ảnh vào các ứng dụng web và di động.
• Sử dụng dữ liệu đa dạng để tạo ra các giao diện thích ứng và phản hồi nhanh.
• Hiểu các vấn đề đạo đức liên quan đến thu thập và xử lý dữ liệu người dùng.

Khoá học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến các nhà nghiên cứu AI, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy có trình độ trung cấp, muốn tạo ra các hệ thống thông minh có thể xử lý và giải thích dữ liệu đa phương thức.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý của AI đa phương thức và các ứng dụng của nó.
• Triển khai các kỹ thuật fusion dữ liệu để kết hợp các loại dữ liệu khác nhau.
• Xây dựng và huấn luyện các mô hình có thể xử lý thông tin hình ảnh, văn bản và âm thanh.
• Đánh giá hiệu suất của các hệ thống AI đa phương thức.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và bảo mật liên quan đến dữ liệu đa phương thức.