Bouwen van Multimodale AI Apps: Speech-to-Text en LLMs — PickAClass
4.6 (12) ⏱ 2 u 42 min 📚 27 lessen

Bouwen van Multimodale AI Apps: Speech-to-Text en LLMs

Een beginnersvriendelijke gids voor ontwikkelaars om spraakherkenning, beeldanalyse en multimodale LLMs te integreren in moderne applicaties met behulp van standaard APIs en huidige AI-patronen.

  • 💬 AI-instructeur
    Stel vragen over elke les en krijg altijd meteen een duidelijk antwoord.
  • 🕐 Begin wanneer je wilt
    Geen roosters of deadlines — leer in je eigen tempo, wanneer het jou uitkomt.
  • 🌐 In het Nederlands
    Lessen, opdrachten en certificaat — alles volledig in jouw taal.

Over deze cursus

Moderne applicaties gaan verder dan simpele tekst. Door spraak-, beeld- en videoverwerkingsmogelijkheden te integreren, kunnen ontwikkelaars zeer interactieve en intelligente gebruikerservaringen creëren. Deze cursus biedt een fundamenteel begrip van multimodale Large Language Models (LLMs) en Speech-to-Text technologieën. Je leert hoe je code schrijft die communiceert met AI-modellen om audio te transcriberen, visuele data te analyseren en intelligente antwoorden te genereren, waardoor standaard applicaties worden getransformeerd in krachtige AI-gestuurde tools. Wat je zult leren: Begrijp de kernconcepten van multimodale AI en hoe modellen verschillende datatypes verwerken; Schrijf code om Speech-to-Text APIs te integreren voor nauwkeurige audiotranscriptie; Verwerk en analyseer afbeeldingen en videoframes met behulp van moderne LLM-mogelijkheden; Pas fundamentele prompt engineering technieken toe die zijn afgestemd op multimodale inputs; Implementeer basis Retrieval-Augmented Generation (RAG) patronen voor rijke media; Bouw tekstgebaseerde scripts die complexe AI-workflows naadloos orkestreren. Het curriculum begint met essentiële AI-terminologie en fundamentele concepten voordat we overgaan naar praktische API-integratie en dataverwerking. Je doorloopt gestructureerde schriftelijke lessen en codefragmenten die je zelfvertrouwen vergroten in het programmatisch omgaan met verschillende mediatypen. Deze cursus is ontworpen voor beginnende ontwikkelaars en fullstack engineers die de AI-wereld willen betreden zonder dat er voorafgaande machine learning ervaring vereist is. Begin vandaag nog met lezen om het potentieel van multimodale AI te ontsluiten in je volgende ontwikkelingsproject.

Wat je krijgt

  • 📜 Voltooiingscertificaat
    Voeg toe aan je LinkedIn-profiel
  • 💬 Persoonlijke AI-tutor
    Vastgelopen bij een les? Vraag je ingebouwde tutor op elk moment van alles.
  • ♾️ Levenslange toegang
    Kom altijd terug, geen einddatum
  • 📱 Telefoon of computer
    Werkt overal, op elk apparaat
  • 💸 14 dagen retour
    Geen vragen
  • Kort en gericht
    2 u 42 min praktische inhoud

Voltooiingscertificaat

Elke cursus die je op PickAClass afrondt geeft zo'n certificaat — origineel, met eigen code, verifieerbaar via URL en gedetailleerd over wat echt is aangetoond.

P
PickAClass
Vaardighedenprofiel · verifieerbaar
Document
Certificaat van Meesterschap
Dit verklaart dat
Voornaam Achternaam
heeft met succes beheersing aangetoond van
Bouwen van Multimodale AI Apps: Speech-to-Text en LLMs
Aangetoonde vaardigheden
Analyse van gedragspatronen
Fundamenteel
1.2 u
Besluitvormingsarchitectuur-frameworks
Vaardig
1.4 u
A/B-testontwerp
Vaardig
1.7 u
Gedragsgeoriënteerd copywriting
Gevorderd
1.9 u
P
PickAClass — Voornaam Achternaam
Bouwen van Multimodale AI Apps: Speech-to-Text en LLMs
Pagina 2 van 2
Prestatiedetail
Cursussamenvatting
Voltooide lessen 14 / 14
Oefenvragen 26 / 28
Ingeleverde opdrachten 4 (gem. 4,5 / 5)
Capstone-project Beoordeeld — 4,6 / 5
Totale oefening 6.2 u
Prestatiebenchmark
Cohortpositie Top 12% van 1,625
Tijd tot voltooiing 11 dagen (mediaan: 22)
Beheersingsscore 91 / 100
Oefenvraagscore 94%
Vaardigheidsverificatie Geverifieerd vaardighedenpad
Verifieer dit certificaat
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Uitgegeven volgens de academische normen van PickAClass. Vaardigheidsniveaus weerspiegelen de beoordeelde prestatie tegen de competentierubriek van de cursus. Dit is een origineel certificaat van dit platform.

Beoordelingen (12)

مريم بنت أحمد بن راشد آل ثاني QA Geverifieerde leerling
★ 4 · 24.07.2026

شرح جيد لكن سريع بعض الشيء.

Cemile Karaca TR Geverifieerde leerling
★ 5 · 22.07.2026

Konuşmayı metne çevirip multimodal LLM'e bağladığım ilk uygulamayı kurmak şaşırtıcı derecede kolaydı, başlangıç için harika.

Esi Adu GH Geverifieerde leerling
★ 5 · 14.07.2026

Really practical intro to combining speech-to-text with an LLM, and the pacing between audio and image sections feels well balanced.

Pablo Ruiz ES Geverifieerde leerling
★ 4 · 06.07.2026

Bien explicado, aunque algo denso al final.

Lina Marlina ID
★ 5 · 04.07.2026

Panduan integrasi speech-to-text dan LLM-nya sangat mudah diikuti untuk pemula, langsung praktik bikin fitur multimodal dari awal.

Hava Akın TR
★ 4 · 26.06.2026

Ses tanıma kısmı gerçekten iyi anlatılmış.

吉田 葵 JP Geverifieerde leerling
★ 5 · 25.06.2026

音声認識とLLMを組み合わせてマルチモーダルなアプリを作る流れが、初心者でも迷わないくらい丁寧に説明されています。

Henry Walker AU
★ 4 · 18.06.2026

Nice walkthrough of hooking speech-to-text into an LLM pipeline, though the image portion feels a bit rushed compared to the audio section.

Isabella Herrera PA
★ 4 · 15.06.2026

Speech recognition को LLM के साथ जोड़ने का तरीका बहुत साफ तरीके से समझाया गया है, बस image वाला हिस्सा थोड़ा और डिटेल में हो सकता था।

Fernanda Mendes BR
★ 5 · 12.06.2026

O curso mostra bem como conectar reconhecimento de fala a um LLM para montar um app multimodal do zero. Gostei especialmente da parte prática, onde você grava um áudio e vê o modelo respondendo em tempo real.

Peter Petersen DK Geverifieerde leerling
★ 5 · 03.06.2026

Clear intro to multimodal AI basics.

Renata Flores UY
★ 5 · 26.05.2026

Me sorprendió lo accesible que resulta combinar reconocimiento de voz con un modelo de lenguaje después de este curso. Va construyendo la app multimodal pieza por pieza, primero el audio, luego cómo pasarlo al LLM, y se entiende perfectamente incluso sin experiencia previa en IA.

Schrijf een beoordeling

Na verzenden vragen we je in te loggen — je concept blijft bewaard.

Lerenden namen ook

Veelgestelde vragen

Wat heb ik nodig voor deze cursus? +

Alleen een telefoon of computer met internet. Geen installaties of speciale hardware.

Hoe betaal ik? +

Met kaart via Stripe. We bewaren geen kaartgegevens — Stripe handelt dit veilig af.

Kan ik een terugbetaling krijgen? +

Ja — volledige terugbetaling binnen 14 dagen, zonder vragen.

Hoe lang heb ik toegang? +

Voor altijd. Eenmaal gekocht is de cursus van jou en kun je hem altijd opnieuw bekijken.

Krijg ik een certificaat? +

Ja. Bij voltooiing ontvang je een certificaat dat je aan je LinkedIn-profiel kunt toevoegen.

Voor leerlingen in
Tech Design Financiën Marketing Gezondheidszorg Onderwijs Horeca Productie