Prompt Engineering for Multimodal AI培訓

這個由講師主導的實時培訓澳門（在線或在現場）旨在幫助高級AI開發人員、機器學習工程師和希望使用開源框架構建自定義多模態AI模型的研究人員。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解多模態學習和數據融合的基本原理。
• 使用DeepSeek、OpenAI、Hugging Face和PyTorch實現多模態模型。
• 針對文本、圖像和音頻集成優化和微調模型。
• 在實際應用中部署多模態AI模型。

這個以講師為主導的現場培訓課程（在線或現場）旨在幫助初級到中級的 UI/UX 設計師、產品經理和 AI 研究人員通過多模態 AI 驅動的界面來增強用戶體驗。

這個培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解多模態人工智慧的基本概念及其對人機互動的影響。
• 使用 AI 驅動的輸入方法設計和原型設計多模態接口。
• 實現語音識別、手勢控制和眼動追蹤技術。
• 評估多模態系統的有效性和可用性。

本课程针对希望构建能够理解和生成多模态内容的中级到高级AI开发人员、研究人员和多媒体工程师。该培训旨在让学员掌握能够处理文本、图像和语音数据的AI代理的开发、GPT-4 Vision和Whisper ASR等多模态模型的实现、提高效率和准确性的多模态AI管道的优化以及在实际应用中部署多模态AI代理的方法。

這個由教練主導的現場培訓澳門（在線或現場）旨在中級到高級的人工智能研究人員、開發人員和數據科學家，他們希望利用DeepSeek的多模態能力進行跨模態學習、人工智能自動化和高級決策。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 實現文本、圖像和音頻應用程序的DeepSeek多模態AI。
• 開發整合多種數據類型以獲取更豐富見解的AI解決方案。
• 優化和調整DeepSeek模型，以進行跨模態學習。
• 將多模態AI技術應用於行業實際用例。

本课程旨在为希望在智能工厂的质量控制、预测性维护和机器人技术中应用多模态人工智能的中级到高级工业工程师、自动化专家和人工智能开发人员提供面授在线培训。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解多模态人工智能在工业自动化中的作用。
• 将传感器数据、图像识别和实时监控集成到智能工厂中。
• 通过人工智能驱动的数据分析实现预测性维护。
• 针对缺陷检测和质量保证应用计算机视觉。

這門由教師主導的實時培訓澳門（線上或線下）旨在幫助中級語言學家、人工智能研究人員、軟件開發人員和希望利用多模態人工智能進行實時翻譯和語言理解的商業專業人士。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解多模態人工智能在語言處理中的基本原理。
• 使用人工智能模型處理和翻譯語音、文本和圖像。
• 使用人工智能驅動的API和框架實現實時翻譯。
• 將人工智能驅動的翻譯集成到商業應用程序中。
• 分析人工智能驅動的語言處理中的倫理考慮。

這種以講師為主導的 澳門（在線或現場）現場培訓面向希望創建能夠處理和解釋多模態數據的智慧系統的中級 AI 研究人員、數據科學家和機器學習工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解多模態 AI 及其應用的原理。
• 實施數據融合技術以組合不同類型的數據。
• 構建和訓練可以處理視覺、文本和聽覺資訊的模型。
• 評估多模態 AI 系統的性能。
• 解決與多模態數據相關的道德和隱私問題。

這種以講師為主導的現場培訓澳門（在線或現場）面向希望學習如何將多模態 AI 應用於各種形式的內容創作的中級內容創作者、數位藝術家和媒體專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 AI 工具增強音樂和視頻製作。
• 使用 AI 生成獨特的視覺藝術和設計。
• 創建互動式多媒體體驗。
• 瞭解人工智慧對創意產業的影響。

這項由講師主導的現場培訓在澳門（在線或現場）旨在讓中級金融專業人員、數據分析師、風險管理人員和AI工程師利用多模態AI進行風險分析和欺詐檢測。

參加培訓後，參加者將能夠：

• 了解多模態AI在金融風險管理中的應用。
• 分析結構化和非結構化的金融數據以進行欺詐檢測。
• 實施AI模型以識別異常和可疑活動。
• 利用NLP和計算機視覺技術進行金融文件分析。
• 在現實世界的金融系統中部署AI驅動的欺詐檢測模型。

這個在澳門 (線上或線下) 進行的由講師主導的現場培訓旨在讓中級到高級的醫療保健專業人員、醫學研究人員和希望在醫療診斷和醫療保健應用中應用多模態人工智能的人工智能開發人員參加。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解多模態人工智能在現代醫療保健中的作用。
• 整合用於人工智能驅動診斷的結構化和非結構化醫療數據。
• 應用人工智能技術分析醫療影像和電子健康紀錄。
• 開發疾病診斷和治療建議的預測模型。
• 實施語音和自然語言處理 (NLP) 以進行醫療筆記和病人互動。

這種由講師指導的澳門（在線或現場）現場培訓面向希望利用多模態 AI 整合各種感官數據以創建更自主、更高效的機器人的高級機器人工程師和 AI 研究人員，這些機器人可以看到、聽到和觸摸。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在機器人系統中實現多模態感測。
• 開發用於感測器融合和決策的 AI 演算法。
• 創建可以在動態環境中執行複雜任務的機器人。
• 解決即時數據處理和執行方面的挑戰。

這門由講師主導的現場培訓 (在線或現場) 針對希望利用多模態 AI 增強虛擬助手的初級到中級產品設計師、軟件工程師和客戶支持專業人員。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解多模態 AI 如何增強虛擬助手。
• 在 AI 驅動的助手中整合語音、文本和圖像處理。
• 構建具有語音和視覺能力的互動式對話代理。
• 利用語音識別、NLP 和計算機視覺的 API。
• 為客戶支持和用户互動實施 AI 驅動的自動化。

這種以講師為主導的澳門（在線或現場）現場培訓面向希望利用多模態 AI 設計和實現能夠理解和處理各種形式的輸入的使用者介面的中級 UX/UI 設計師和前端開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設計可提高用戶參與度的多模式介面。
• 將語音和視覺識別整合到 Web 和行動應用程式中。
• 利用多模態數據創建自適應和回應式UI。
• 了解用戶數據收集和處理的道德考慮。

這種以講師為主導的澳門（在線或現場）實時培訓面向希望製作有效提示以從 ChatGPT 獲得所需回應的初級到高級開發人員和研究人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AI 模型的提示工程原理，例如 ChatGPT。
• 有效引導 AI 產生預期結果的設計提示。
• 在製作提示時應用道德考慮。
• 預測並適應不斷變化的 AI 交互環境。

這個由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望利用提示的力量生成令人印象深刻且逼真的文本和圖像的 AI 從業者和愛好者。 

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 對快速工程概念有深入的理解。
• 為 ChatGPT、Stable Diffusion、DALL-E 2、Leonardo AI 和 MidJourney 編寫準確有效的提示。
• 使用提示工程中的最新工具和技術生成超逼真的文本和圖像。
• 使用 AI 驅動的提示工程工具自動生成提示。
• 將提示工程應用於各種使用案例。
• 將 prompt 工程整合到他們自己的專案和工作流程中。