名古屋のMultimodal AIトレーニング

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルのAI研究者、開発者、データサイエンティストを対象としています。DeepSeekのマルチモーダル機能をクロスモーダル学習、AI自動化、高度な意思決定に活用したい方におすすめです。

本トレーニングの終了後、参加者は以下のことをできるようになります：

• DeepSeekのマルチモーダルAIをテキスト、画像、音声アプリケーションに実装します。
• 複数のデータタイプを統合したAIソリューションを開発し、より豊富な洞察を得ることができます。
• クロスモーダル学習にDeepSeekモデルを最適化および微調整します。
• マルチモーダルAI技術を実際の産業ユースケースに適用します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルのAI開発者、研究者、およびマルチメディアエンジニア向けです。彼らは、多様なモードを理解し、生成できるAIエージェントを構築したいと考えています。

このトレーニング終了後、参加者は以下ができます：

• テキスト、画像、音声データを処理し統合するAIエージェントを開発します。
• GPT-4 VisionやWhisper ASRなどのマルチモーダルモデルを実装します。
• マルチモーダルAIパイプラインの効率と精度を最適化します。
• リアルワールドアプリケーションにマルチモーダルAIエージェントを展開します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、マルチモーダルAIアプリケーションのプロンプトエンジニアリングスキルを向上させたい高度なレベルのAI専門家向けです。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• マルチモーダルAIの基本原理とその応用について理解する。
• テキスト、画像、音声、ビデオ生成のためのプロンプトを設計し最適化する。
• GPT-4、Gemini、DeepSeek-VisionなどのマルチモーダルAIプラットフォームのAPIを使用する。
• 複数のコンテンツ形式を統合したAI駆動ワークフローを開発する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、オープンソースフレームワークを使用してカスタムマルチモーダルAIモデルを構築したい上級レベルのAI開発者、機械学習エンジニア、および研究者向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• マルチモーダル学習とデータ融合の基本を理解します。
• DeepSeek、OpenAI、Hugging Face、およびPyTorchを使用してマルチモーダルモデルを実装します。
• テキスト、画像、音声の統合に向けたモデルの最適化と微調整を行います。
• マルチモーダルAIモデルを実世界のアプリケーションに展開します。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルの産業エンジニア、自動化スペシャリスト、AI開発者向けです。彼らはスマートファクトリーでの品質管理、予知保全、ロボティクスにマルチモーダルAIを適用することを目指しています。

トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• 工業自動化におけるマルチモーダルAIの役割を理解する。
• センサデータ、画像認識、リアルタイム監視を統合してスマートファクトリーを実現する。
• AI駆動のデータ分析を使用して予知保全を実装する。
• コンピュータビジョンを使用して欠陥検出と品質保証を行う。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの言語学者、AI研究者、ソフトウェア開発者、およびビジネスプロフェッショナルを対象としており、マルチモーダルAIを活用してリアルタイム翻訳と言語理解を行うことを目指しています。

本トレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• 言語処理のためのマルチモーダルAIの基礎を理解する。
• AIモデルを使用して、音声、テキスト、画像を処理し翻訳する。
• AIによるAPIやフレームワークを使用してリアルタイム翻訳を実装する。
• ビジネスアプリケーションにAI駆動の翻訳を統合する。
• AIによる言語処理における倫理的な考慮点を分析する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から中級レベルまでの製品デザイナー、ソフトウェアエンジニア、カスタマーサポート専門家を対象としています。マルチモーダルAIを用いて仮想アシスタントの機能を向上させたい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• マルチモーダルAIが仮想アシスタントをどのように向上させるか理解する。
• AIによるアシスタントに音声、テキスト、画像処理を統合する。
• 音声と視覚機能を持つ対話型会話エージェントを構築する。
• 音声認識、NLP、コンピュータビジョンのAPIを使用する。
• 顧客サポートとユーザーとの対話にAI駆動型自動化を実装する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルから上級レベルまでの医療専門家、医学研究者、AI開発者を対象としており、医療診断とヘルスケアアプリケーションにマルチモーダルAIを適用することを目指しています。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 現代の医療におけるマルチモーダルAIの役割を理解する。
• AI駆動の診断のために構造化データと非構造化データを統合する。
• 医学画像と電子健康記録を分析するためにAI技術を適用する。
• 疾患診断と治療提案のための予測モデルを開発する。
• 医療転写と患者との対話のために音声認識と自然言語処理（NLP）を実装する。

Vertex AI は、テキスト、音声、画像データを単一のパイプラインに統合するマルチモーダルな LLM ワークフローを構築するために強力なツールを提供します。長文対応ウィンドウと Gemini API パラメータにより、計画、推論、クロスモーダルインテリジェンスなどの高度なアプリケーションが可能になります。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級から上級レベルの実務者を対象としており、Vertex AI でマルチモーダルな AI ワークフローを設計、構築、最適化することを目指しています。

このトレーニング終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• ジェミナイモデルをマルチモーダルな入力と出力に活用する。
• 複雑な推論のための長文ワークフローを実装する。
• テキスト、音声、画像分析を統合したパイプラインを設計する。
• ジェミナイ API パラメータを性能とコスト効率のために最適化する。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• マルチモーダルワークフローのハンズオン実習。
• 実践的なマルチモーダルユースケースに基づく演習。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの金融専門家、データアナリスト、リスクマネージャー、AIエンジニア向けです。彼らはマルチモーダルAIを活用してリスク分析と不正検知を行うことを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• マルチモーダルAIが金融リスク管理にどのように応用されるかを理解する。
• 構造化された金融データと非構造化された金融データを不正検知のために分析する。
• 異常や疑わしい活動を特定するためのAIモデルを実装する。
• NLPとコンピュータビジョンを金融文書分析に活用する。
• AI駆動の不正検知モデルを実際の金融システムに展開する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、初心者から中級レベルまでのUI/UXデザイナー、製品マネージャー、AI研究者が、マルチモーダルなAI駆動インターフェースを活用してユーザー体験を向上させることを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことを理解することができます：

• マルチモーダルAIの基礎とその人間-コンピュータ相互作用への影響。
• AI駆動の入力方法を使用してマルチモーダルインターフェースを設計し、プロトタイプ化する方法。
• 音声認識、ジェスチャーコントロール、視線追跡技術を実装する方法。
• マルチモーダルシステムの効果と使いやすさを評価する方法。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルのコンテンツクリエイター、デジタルアーティスト、メディア専門家がマルチモーダルAIをさまざまな形式のコンテンツ作成にどのように適用できるかを学ぶことを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• AIツールを使用して音楽とビデオの制作を強化する。
• AIを使用して独自の視覚芸術やデザインを作成する。
• インタラクティブなマルチメディア体験を作成する。
• AIがクリエイティブ産業に与える影響を理解する。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたは対面）では、マルチモーダルAIを使用して、視覚、聴覚、触覚などのさまざまなセンサデータを統合し、より自律的で効率的なロボットを作成することを目指す上級レベルのロボットエンジニアやAI研究者を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• ロボットシステムでマルチモーダルセンシングを実装する。
• センサフュージョンと意思決定のためのAIアルゴリズムを開発する。
• 動的環境で複雑なタスクを実行できるロボットを作成する。
• 実時間データ処理とアクチュエーションの課題に対応する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルのUX/UIデザイナーやフロントエンド開発者がマルチモーダルAIを使用して、さまざまな入力を理解し処理できるユーザーインターフェースを設計および実装する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• ユーザー Engagement を向上させるマルチモーダルインターフェースを設計します。
• Webとモバイルアプリケーションに音声認識と視覚認識を統合します。
• マルチモーダルデータを使用して、適応的でレスポンシブなUIを作成します。
• ユーザーデータの収集と処理に関する倫理的な考慮事項を理解します。

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのAI研究者、データ科学者、機械学習エンジニアを対象としており、多モーダルデータを処理および解釈する知能システムを作成することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• 多モーダルAIの原理とその応用を理解する。
• 異なるタイプのデータを組み合わせるためのデータ融合技術を実装する。
• 視覚、テキスト、聴覚情報を処理できるモデルを構築し、訓練する。
• 多モーダルAIシステムの性能を評価する。
• 多モーダルデータに関連する倫理的およびプライバシー上の懸念に対処する。