Comprehensive AI, DeepFake & Voice Cloning 培训
媒体中的人工智能是技术与创造力的前沿融合。
这种由讲师指导的现场培训(在线或现场)面向希望利用人工智能的力量进行创新媒体制作和业务增长的初级到中级内容创作者、企业家和技术爱好者。
在培训结束时,参与者将能够:
- 为各种应用程序创建逼真的语音克隆。
- 使用DeepFake技术处理视频内容,用于创意或教育目的。
- 采用合乎道德的 AI 实践进行内容创作。
- 利用 AI 工具增强业务和创意。
- 掌握用于高级应用的 AI 媒体技术。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在现场实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 如需申请本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
媒体中的人工智能简介
- 人工智能在内容创作中的演变
- 当今媒体中使用的人工智能技术概述
Deep Learning 和 DeepFake 技术
- 了解深度学习的基础知识
- 创建 DeepFakes:工具、技术和法律考虑
语音克隆要点
- 语音克隆技术简介
- 创建语音克隆的实践练习
文本转语音 (TTS) 和语音转文本 (STT) 应用程序
- 探索 TTS 和 STT 技术
- 将 TTS 和 STT 集成到创意项目中
人工智能驱动的视频创作
- 使用AI生成视频内容
- 动手项目:创建 AI 生成的简短视频
面向内容创作者的 AI 工具
- 可用 AI 工具及其用途概述
- 工作坊:尝试不同的人工智能工具
人工智能在媒体中的伦理影响
- 讨论 AI 生成内容的道德考虑
- 在媒体中负责任地使用人工智能的最佳实践
实践课程
- 真实世界的案例研究和应用
- 小组项目和同行评审
- 最终项目:开发人工智能驱动的媒体作品
摘要和后续步骤
要求
- 不需要人工智能或编程方面的经验
- 有兴趣了解媒体创作中的尖端技术
- 愿意探索新工具和创造性方法
观众
- 希望将 AI 融入其工作流程的内容创作者
- 对人工智能在商业创新方面的潜力感兴趣的企业家
- 对DeepFake技术的道德影响和创造性可能性感到好奇的个人
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14 小时这种以讲师为主导的><loc(在线或现场)实时培训面向希望在不编写大量代码的情况下使用 AI 自动化任务和流程的所有技能水平的开发人员和 IT 专业人员。
在培训结束时,参与者将能够:
- 使用 n8n 的可视化编程接口设计和实现复杂的工作流程。
- 使用 LangChain 将 AI 功能集成到工作流中。
- 为各种用例构建自定义聊天机器人和虚拟助手。
- 使用 AI 代理执行高级数据分析和处理。
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14 小时这种由 讲师指导的 中国 现场现场培训(在线或现场)面向希望了解如何使用 LangChain 和 API 自动执行重复性任务和工作流的初级业务分析师和自动化工程师。
在本次培训结束时,参与者将能够:
- 了解与 LangChain 集成的 API 的基础知识。
- 使用 LangChain 和 Python 自动执行重复的工作流程。
- 利用 LangChain 连接各种 API 以实现高效的业务流程。
- 使用 API 和 LangChain 的自动化功能创建和自动化自定义工作流程。
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在本次培训结束时,参与者将能够:
- 了解 LangChain 的基础知识及其在构建对话代理中的应用。
- 使用 LangChain 开发和部署对话代理。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 了解Quark的架构和功能。
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- 部署并配置Ollama以进行私有AI处理。
- 将AI模型整合到安全的企业工作流程中。
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- 利用本地AI功能自动化业务流程。
- 确保符合企业安全与治理政策。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 使用Ollama设置和部署LLM。
- 优化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 将Ollama整合到工作流程和应用程式中。
- 监控和维护AI模型的长期性能。
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在本次培训结束时,参与者将能够:
- 用 LangChain 识别 AI 开发中的关键道德问题。
- 了解 AI 对社会和决策过程的影响。
- 制定构建公平透明的 AI 系统的策略。
- 在基于 LangChain 的专案中实施合乎道德的 AI 准则。
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- 在生产环境中部署自订模型。
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在本次培训结束时,参与者将能够:
- 与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要云平台集成 LangChain。
- 利用基于云的 API 和服务来增强 LangChain 驱动的应用程式。
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- 掌握LangChain的基本原理。
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7 小时这是一个由讲师指导的现场培训课程,可在中国(线上或现场)进行,适合初级专业人士学习如何在本地机器上安装、配置和使用 Ollama 来运行 AI 模型。
在本课程结束时,学员将能够:
- 了解 Ollama 的基本概念及其功能。
- 设置 Ollama 以运行本地 AI 模型。
- 使用 Ollama 部署并与 LLM 进行互动。
- 优化 AI 工作负载的性能和资源使用。
- 探索本地 AI 部署在各行业中的应用案例。