多模態AI代理：整合文字、影像與語音培訓

多模態AI導論

• 何謂多模態AI？
• 關鍵挑戰與應用場景
• 領先多模態模型概覽

文字處理與自然語言理解

• 運用大型語言模型（LLM）構建基於文字的AI代理
• 理解多模態任務的提示工程（Prompt Engineering）
• 針對領域特定應用微調文字模型

影像識別與生成

• AI處理影像：分類、標題生成與物件偵測
• 使用擴散模型（Stable Diffusion、DALLE）生成影像
• 將影像數據整合至基於文字的模型中

語音與音訊處理

• 使用Whisper ASR進行語音識別
• 文字轉語音（TTS）合成技術
• 強化基於語音的AI以改善用戶互動

整合多模態輸入

• 構建處理多種輸入類型的AI管線
• 融合技術：結合文字、影像與語音數據
• 多模態AI代理的真實應用場景

部署多模態AI代理

• 構建基於API的多模態AI解決方案
• 優化模型效能與擴展性
• 多模態AI生產環境部署的最佳實踐

倫理考量與未來趨勢

• 多模態AI中的偏見與公平性問題
• 多模態數據的隱私疑慮
• 多模態AI的未來發展

總結與後續步驟