多模態 AI 用於內容創作培訓
多模態 AI 為各種媒體的內容創作開啟了新的可能性。
這門由講師帶領的即時培訓課程(線上或線下)旨在針對初級至中級內容創作者、數位藝術家及媒體專業人士,協助他們學習如何將多模態 AI 應用於各類型的內容創作。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 使用 AI 工具增強音樂與影片製作。
- 利用 AI 生成獨特的視覺藝術作品與設計。
- 創建互動式多媒體體驗。
- 理解 AI 對創意產業的影響。
課程格式
- 互動式講座與討論。
- 大量的練習與實作。
- 在即時實驗室環境中進行動手實作。
課程客製化選項
- 如需申請本課程的客製化培訓,請聯繫我們以安排。
課程簡介
多模態 AI 用於內容創作導論
- 探討 AI 對創意產業的影響。
- 內容生成中多模態 AI 的基本原理。
AI 驅動的內容工具與技術
- 音樂、影片、圖像及文本創作的 AI 工具概覽。
- 利用 AI 技術設置創意環境。
AI 在音樂製作中的應用
- 理解 AI 在音樂作曲與聲音設計中的作用。
- 實作 AI 音樂生成工具。
AI 在文學與編劇中的應用
- AI 驅動的敘事與故事生成。
- 自動化寫作與內容創作的工具。
AI 在視覺藝術中的應用
- 用於視覺內容創作的生成模型。
- AI 在平面設計與數位藝術中的應用。
AI 在影片製作中的應用
- 利用 AI 增強影片製作流程。
- 用於剪輯與特效的 AI 技術。
AI 互動式多媒體體驗
- 利用 AI 創作互動式藝術作品。
- 設計沉浸式多媒體體驗。
AI 生成內容的道德考量
- 探討 AI 生成藝術作品的真實性。
- 智慧財產權與版權相關議題。
專案與評估
- 建立並完善您自己的 AI 生成內容。
- 評估與回饋。
總結與後續步驟
最低要求
- 具備數位內容創作工具的使用經驗。
- 擁有 AI 與機器學習的基本知識。
- 具備創意思維並對媒體製作感興趣。
目標受眾
- 內容創作者。
- 數位藝術家。
- 媒體專業人士。
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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客戶評論 (1)
我們的培訓師Yashank非常博學。他根據我們真正需要學習的內容調整了課程,我們與他一起度過了很棒的學習體驗。他對自己教授的領域理解深刻,分享了來自實際經驗的見解,並幫助我們解決了工作中遇到的實際問題。
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
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完成本培訓後,參與者將能夠:
- 理解多模態學習與數據融合的基礎知識。
- 使用 DeepSeek、OpenAI、Hugging Face 和 PyTorch 實現多模態模型。
- 優化並微調用於文字、影像和音訊整合的模型。
- 在實際應用中部署多模態 AI 模型。
使用多模態介面的人機協作
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完成培訓後,學員將能夠:
- 了解多模態AI的基本原理及其對人機互動的影響。
- 利用AI驅動的輸入方式設計和原型製作多模態介面。
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- 評估多模態系統的有效性和可用性。
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完成培訓後,學員將能夠:
- 利用 Gemini 模型處理多模態輸入與輸出。
- 實作長上下文工作流,以應對複雜推理需求。
- 設計整合文字、音訊及影像分析的管道。
- 最佳化 Gemini API 參數,提升效能並降低成本。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 多模態工作流的實作演練。
- 專案導向練習,應用於多模態用例。
課程客製化選項
- 如需此課程的客製化培訓,請聯繫我們以安排。
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完成本培訓後,學員將能夠:
- 開發可處理並整合文字、影像及語音數據的AI代理。
- 實施多模態模型,例如GPT-4 Vision與Whisper ASR。
- 優化多模態AI管線以提升效率與準確性。
- 將多模態AI代理部署至真實應用場景中。
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- 在文字、影像和音訊應用中實作 DeepSeek 的多模態 AI。
- 開發整合多種數據類型的 AI 解決方案,以獲取更豐富的洞察。
- 優化並微調 DeepSeek 模型,用於跨模態學習。
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完成本課程後,學員將能夠:
- 了解多模態AI在工業自動化中的角色。
- 整合感測器數據、影像辨識與即時監控以構建智能工廠。
- 利用AI驅動數據分析實施預測性維護。
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在完成本課程後,學員將能夠:
- 理解用於語言處理的多模態AI基礎知識。
- 使用AI模型處理並翻譯語音、文字和圖像。
- 利用基於AI的API和框架實現即時翻譯。
- 將基於AI的翻譯整合到商業應用程式中。
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完成本課程後,參與者將能夠:
- 理解多模態AI的原理及其應用。
- 實施資料融合技術來結合不同類型的資料。
- 構建並訓練能處理視覺、文字和聽覺資訊的模型。
- 評估多模態AI系統的效能。
- 處理與多模態資料相關的道德和隱私問題。
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完成本課程後,學員將能夠:
- 了解多模態 AI 如何應用於金融風險管理。
- 針對詐騙偵測,分析結構化與非結構化的金融數據。
- 實作 AI 模型以識別異常及可疑活動。
- 運用 NLP(自然語言處理)和電腦視覺技術進行金融文件分析。
- 在真實世界的金融系統中部署 AI 驅動的詐騙偵測模型。
多模態人工智慧於醫療保健
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完成本培訓後,參與者將能夠:
- 了解多模態人工智慧在現代醫療保健中的角色。
- 整合結構化和非結構化醫學數據,以推動基於人工智慧的診斷。
- 運用人工智慧技術分析醫學影像和電子病歷。
- 開發用於疾病診斷和治療建議的預測模型。
- 實現語音處理和自然語言處理(NLP),以用於醫療文書處理及患者互動。
機器人多模態AI
21 小時这堂澳門的讲师亲自指导培训(线上或线下)旨在为高级机器人工程师和AI研究人员提供培训,帮助他们利用多模态AI整合各种感官数据,创建能看、听、触且更自主高效的机器人。
完成培训后,参与者将能够:
- 在机器人系统中实现多模态感知。
- 开发用于传感器融合和决策的AI算法。
- 创建能在动态环境中执行复杂任务的机器人。
- 应对实时数据处理和执行中的挑战。
多模態 AI 用於智慧助手與虛擬代理
14 小時這項在 澳門(線上或線下)進行的講師指導實作培訓,針對希望使用多模態 AI 增強虛擬助手的初級至中級產品設計師、軟體工程師和客戶支援專業人員。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 理解多模態 AI 如何增強虛擬助手。
- 在 AI 驅動的助手中整合語音、文字和圖像處理。
- 構建具有語音和視覺功能的互動式對話代理。
- 利用 API 進行語音識別、自然語言處理 (NLP) 和電腦視覺。
- 實施 AI 驅動的自動化以服務客戶支援與使用者互動。
多模態 AI 提升用戶體驗
21 小時此培訓由導師主導並在 澳門 (線上或線下) 提供實時教學。課程目標受眾為希望利用多模態 AI 設計並實現可理解及處理各種輸入形式的用戶界面的中級 UX/UI 設計師和前端開發人員。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 設計提升用戶參與度的多模態界面。
- 在 Web 和移動應用中整合語音和視覺識別功能。
- 利用多模態數據創建適應性和響應式 UI。
- 理解用戶數據收集和處理的倫理考量。
多模態AI的提示工程
14 小時這門在澳門(線上或線下)進行的由講師主導的培訓,旨在幫助高階AI專業人士提升其在多模態AI應用中的提示工程技巧。
完成本課程後,學員將能夠:
- 了解多模態AI的基本原理及其應用。
- 為文字、圖像、音訊和影片生成設計並優化提示。
- 使用GPT-4、Gemini和DeepSeek-Vision等多模態AI平台的API。
- 開發整合多種內容格式的AI驅動工作流程。