Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents Training Course

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang AI tingkat lanjut, insinyur pembelajaran mesin, dan peneliti yang ingin membangun model AI multimodal khusus menggunakan kerangka kerja sumber terbuka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar pembelajaran multimoda dan fusi data.
• Implementasikan model multimodal menggunakan DeepSeek, OpenAI, Hugging Face, dan PyTorch.
• Optimalkan dan sempurnakan model untuk integrasi teks, gambar, dan audio.
• Terapkan model AI multimoda dalam aplikasi dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk desainer UI/UX tingkat pemula hingga menengah, manajer produk, dan peneliti AI yang ingin meningkatkan pengalaman pengguna melalui antarmuka multimoda bertenaga AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar AI multimodal dan dampaknya pada interaksi manusia-komputer.
• Merancang dan membuat prototipe antarmuka multimoda menggunakan metode masukan berbasis AI.
• Terapkan teknologi pengenalan ucapan, kontrol gerakan, dan pelacakan mata.
• Mengevaluasi efektivitas dan kegunaan sistem multimoda.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang AI, peneliti, dan teknisi multimedia tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin membangun agen AI yang mampu memahami dan menghasilkan konten multi-moda.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengembangkan agen AI yang memproses dan mengintegrasikan data teks, gambar, dan ucapan.
• Terapkan model multi-moda seperti GPT-4 Vision dan Whisper ASR.
• Optimalkan jalur AI multi-moda untuk efisiensi dan akurasi.
• Terapkan agen AI multi-moda dalam aplikasi dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti, pengembang, dan ilmuwan data AI tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin memanfaatkan kemampuan multimodal DeepSeek untuk pembelajaran lintas modal, otomatisasi AI, dan pengambilan keputusan tingkat lanjut.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Terapkan AI multimodal DeepSeek untuk aplikasi teks, gambar, dan audio.
• Mengembangkan solusi AI yang mengintegrasikan berbagai jenis data untuk wawasan yang lebih kaya.
• Mengoptimalkan dan menyempurnakan model DeepSeek untuk pembelajaran lintas modal.
• Terapkan teknik AI multimoda ke kasus penggunaan industri di dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk insinyur industri tingkat menengah hingga tingkat lanjut, spesialis otomasi, dan pengembang AI yang ingin menerapkan AI multimoda untuk kontrol kualitas, pemeliharaan prediktif, dan robotika di pabrik pintar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran AI multimoda dalam otomasi industri.
• Integrasikan data sensor, pengenalan gambar, dan pemantauan waktu nyata untuk pabrik pintar.
• Terapkan pemeliharaan prediktif menggunakan analisis data berbasis AI.
• Terapkan visi komputer untuk deteksi cacat dan jaminan kualitas.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ahli bahasa tingkat menengah, peneliti AI, pengembang perangkat lunak, dan profesional bisnis yang ingin memanfaatkan AI multimoda untuk penerjemahan waktu nyata dan pemahaman bahasa.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar AI multimodal untuk pemrosesan bahasa.
• Gunakan model AI untuk memproses dan menerjemahkan ucapan, teks, dan gambar.
• Terapkan penerjemahan waktu nyata menggunakan API dan kerangka kerja bertenaga AI.
• Integrasikan penerjemahan berbasis AI ke dalam aplikasi bisnis.
• Menganalisis pertimbangan etika dalam pemrosesan bahasa bertenaga AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk peneliti AI tingkat menengah, ilmuwan data, dan insinyur pembelajaran mesin yang ingin menciptakan sistem cerdas yang dapat memproses dan menafsirkan data multimodal.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip AI multimodal dan penerapannya.
• Menerapkan teknik fusi data untuk menggabungkan berbagai jenis data.
• Membangun dan melatih model yang dapat memproses informasi visual, tekstual, dan pendengaran.
• Evaluasi kinerja sistem AI multimodal.
• Mengatasi masalah etika dan privasi terkait data multimodal.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pembuat konten tingkat menengah, seniman digital, dan profesional media yang ingin mempelajari bagaimana AI multimodal dapat diterapkan pada berbagai bentuk pembuatan konten.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Gunakan alat AI untuk meningkatkan produksi musik dan video.
• Hasilkan seni dan desain visual yang unik dengan AI.
• Ciptakan pengalaman multimedia interaktif.
• Memahami dampak AI pada industri kreatif.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional keuangan tingkat menengah, analis data, manajer risiko, dan insinyur AI yang ingin memanfaatkan AI multimodal untuk analisis risiko dan deteksi penipuan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami bagaimana AI multimodal diterapkan dalam manajemen risiko keuangan.
• Menganalisis data keuangan terstruktur dan tidak terstruktur untuk mendeteksi penipuan.
• Terapkan model AI untuk mengidentifikasi anomali dan aktivitas mencurigakan.
• Memanfaatkan NLP dan visi komputer untuk analisis dokumen keuangan.
• Terapkan model deteksi penipuan berbasis AI dalam sistem keuangan dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional perawatan kesehatan tingkat menengah hingga tingkat lanjut, peneliti medis, dan pengembang AI yang ingin menerapkan AI multimodal dalam diagnostik medis dan aplikasi perawatan kesehatan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran AI multimodal dalam perawatan kesehatan modern.
• Integrasikan data medis terstruktur dan tidak terstruktur untuk diagnostik berbasis AI.
• Terapkan teknik AI untuk menganalisis gambar medis dan catatan kesehatan elektronik.
• Mengembangkan model prediktif untuk diagnosis penyakit dan rekomendasi pengobatan.
• Menerapkan ucapan dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk transkripsi medis dan interaksi pasien.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk insinyur robotika tingkat lanjut dan peneliti AI yang ingin memanfaatkan Multimodal AI untuk mengintegrasikan berbagai data sensorik guna menciptakan robot yang lebih otonom dan efisien yang dapat melihat, mendengar , dan sentuh.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan penginderaan multimodal dalam sistem robot.
• Mengembangkan algoritma AI untuk fusi sensor dan pengambilan keputusan.
• Buat robot yang dapat melakukan tugas kompleks di lingkungan yang dinamis.
• Atasi tantangan dalam pemrosesan dan aktuasi data real-time.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk desainer UX/UI tingkat menengah dan pengembang front-end yang ingin memanfaatkan Multimodal AI untuk merancang dan mengimplementasikan antarmuka pengguna yang dapat memahami dan memproses berbagai bentuk masukan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Rancang antarmuka multimoda yang meningkatkan keterlibatan pengguna.
• Integrasikan pengenalan suara dan visual ke dalam aplikasi web dan seluler.
• Memanfaatkan data multimodal untuk membuat UI adaptif dan responsif.
• Memahami pertimbangan etis pengumpulan dan pemrosesan data pengguna.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional AI tingkat lanjut yang ingin meningkatkan keterampilan rekayasa cepat mereka untuk aplikasi AI multimoda.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar AI multimodal dan aplikasinya.
• Rancang dan optimalkan perintah untuk pembuatan teks, gambar, audio, dan video.
• Memanfaatkan API untuk platform AI multimodal seperti GPT-4, Gemini, dan DeepSeek-Vision.
• Mengembangkan alur kerja berbasis AI yang mengintegrasikan berbagai format konten.