多模態AI的提示工程培訓
多模態人工智慧是人工智慧的下一個演變,使模型能夠以統一的方式處理和生成文字、圖像、音訊和影片內容。
這門由講師主導的培訓(線上或線下)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。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量的練習與實踐機會。
- 在實時實驗室環境中進行動手實作。
課程自訂選項
- 如需為本課程申請自訂培訓,請聯繫我們以安排事宜。
課程簡介
多模態AI介紹
- 什麼是 multimodal AI?
- Multimodal AI模型的工作原理
- 各產業的應用案例
提示工程基礎
- 有效提示設計的原則
- 理解AI回應行為
- 常見錯誤及避免方法
基於文字的提示優化
- 構建用於準確文字生成的提示結構
- 針對不同情境微調響應
- 處理文本提示中的歧義和偏見
圖像生成與操控
- 優化AI生成圖像的提示
- 控制風格、構圖與元素
- 使用AI支援的編輯工具
音訊與語音處理
- 從文字提示生成語音
- AI驅動的音訊增強與合成
- 創建與AI的語音互動
利用AI進行影片內容創作
- 使用AI提示生成影片片段
- 結合AI生成的文字、圖像和音訊
- 編輯和完善AI創作的影片內容
將多模態AI整合進工作流程
- 結合文字、圖像和音訊輸出
- 建構自動化的AI驅動內容管道
- 案例研究與實際應用
倫理考量最佳實踐
- AI偏見與內容審核
- 多模態AI中的隱私問題
- 確保負責任地使用AI
總結與後續步驟
最低要求
- 了解AI模型及其應用
- 具備程式設計經驗(建議使用Python)
- 熟悉API和AI驅動的工作流程
目標受眾
- AI研究人員
- 多媒體創作者
- 從事多模態模型開發的程式設計師
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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
課程 - Multimodal AI for Enhanced User Experience
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- 理解多模態學習與數據融合的基礎知識。
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- 在實際應用中部署多模態 AI 模型。
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- 了解多模態AI的基本原理及其對人機互動的影響。
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- 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。
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- 優化並微調 DeepSeek 模型,用於跨模態學習。
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- 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。
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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。
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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。
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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
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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。
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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
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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。