課程簡介

多模态人工智能介绍

  • 什么是多模态人工智能?
  • 关键挑战和应用
  • 领先的多模态模型概述

文本处理和自然语言理解

  • 利用LLM为基于文本的AI代理提供服务
  • 了解多模态任务的提示工程
  • 针对特定领域的应用对文本模型进行微调

图像识别和生成

  • 用AI处理图像:分类、注释和对象检测
  • 使用扩散模型生成图像(Stable Diffusion、DALLE)
  • 将图像数据与基于文本的模型集成

语音和音频处理

  • 使用Whisper ASR进行语音识别
  • 语音合成(TTS)的合成技术
  • 通过语音助手增强用户互动

整合多模态输入

  • 建立用于处理多种输入类型的AI管道
  • 结合文本、图像和语音数据的融合技术
  • 多模态AI代理的实际应用

部署多模态AI Agents

  • 构建基于API的多模态AI解决方案
  • 优化模型以提高性能和可扩展性
  • 在生产中部署多模态AI的最佳实践

伦理考虑和未来趋势

  • 多模态AI中的偏见和公平性
  • 多模态数据的隐私问题
  • 多模态AI的未来发展

总结和结论

最低要求

  • 對機器學習基本原則的理解
  • 具有Python編程經驗
  • 熟悉深度學習框架(例如TensorFlow、PyTorch)

受眾

  • 人工智慧開發人員
  • 研究人員
  • 多媒體工程師
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

課程分類