人机协作与多模态界面 培训

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向高级AI开发者、机器学习工程师和研究人员，旨在帮助他们使用开源框架构建自定义多模态AI模型。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解多模态学习和数据融合的基础知识。
• 使用DeepSeek、OpenAI、Hugging Face和PyTorch实现多模态模型。
• 优化和微调模型，实现文本、图像和音频的集成。
• 在实际应用中部署多模态AI模型。

Vertex AI 提供了强大的工具，用于构建多模态 LLM 工作流程，将文本、音频和图像数据集成到单一管道中。通过长上下文窗口支持和 Gemini API 参数，它能够实现规划、推理和跨模态智能的高级应用。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向希望设计、构建和优化 Vertex AI 中多模态 AI 工作流程的中高级从业者。

培训结束后，学员将能够：

• 利用 Gemini 模型处理多模态输入和输出。
• 实施长上下文工作流程以进行复杂推理。
• 设计集成文本、音频和图像分析的管道。
• 优化 Gemini API 参数以提高性能和成本效益。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 多模态工作流程的实践实验室。
• 基于项目的多模态应用案例练习。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中级到高级AI开发者、研究人员和多媒体工程师，旨在帮助他们构建能够理解和生成多模态内容的AI代理。

培训结束后，学员将能够：

• 开发能够处理和整合文本、图像和语音数据的AI代理。
• 实现多模态模型，如GPT-4 Vision和Whisper ASR。
• 优化多模态AI流程，提高效率和准确性。
• 将多模态AI代理部署到实际应用中。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向中高级AI研究人员、开发者和数据科学家，旨在帮助他们利用DeepSeek的多模态能力进行跨模态学习、AI自动化和高级决策。

培训结束后，学员将能够：

• 实现DeepSeek的多模态AI应用于文本、图像和音频。
• 开发整合多种数据类型的AI解决方案，以获得更丰富的洞察。
• 优化和微调DeepSeek模型以进行跨模态学习。
• 将多模态AI技术应用于实际行业用例。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向中级到高级工业工程师、自动化专家和AI开发者，旨在帮助他们将多模态AI应用于智能工厂中的质量控制、预测性维护和机器人技术。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解多模态AI在工业自动化中的作用。
• 整合传感器数据、图像识别和实时监控，用于智能工厂。
• 使用AI驱动的数据分析实现预测性维护。
• 应用计算机视觉进行缺陷检测和质量保证。

本课程由讲师指导，提供中国（线上或线下）培训，面向中级语言学家、AI研究人员、软件开发人员和商业专业人士，旨在帮助他们利用多模态AI进行实时翻译和语言理解。

通过本培训，学员将能够：

• 理解多模态AI在语言处理中的基本原理。
• 使用AI模型处理和翻译语音、文本和图像。
• 使用AI驱动的API和框架实现实时翻译。
• 将AI驱动的翻译集成到商业应用中。
• 分析AI语言处理中的伦理问题。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望创建能够处理和解释多模态数据的智能系统的中级AI研究人员、数据科学家和机器学习工程师。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 理解多模态AI的原理及其应用。
• 实施数据融合技术以结合不同类型的数据。
• 构建和训练能够处理视觉、文本和听觉信息的模型。
• 评估多模态AI系统的性能。
• 解决与多模态数据相关的伦理和隐私问题。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），面向中级内容创作者、数字艺术家和媒体专业人士，旨在帮助他们学习如何将多模态AI应用于各种内容创作形式。

通过本培训，学员将能够：

• 使用AI工具增强音乐和视频制作。
• 利用AI生成独特的视觉艺术和设计。
• 创建互动多媒体体验。
• 了解AI对创意产业的影响。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级金融专业人士、数据分析师、风险管理人员和AI工程师，旨在帮助他们利用多模态AI进行风险分析和欺诈检测。

通过本课程，学员将能够：

• 了解多模态AI在金融风险管理中的应用。
• 分析结构化和非结构化金融数据以进行欺诈检测。
• 实施AI模型以识别异常和可疑活动。
• 利用自然语言处理（NLP）和计算机视觉进行金融文档分析。
• 在现实金融系统中部署AI驱动的欺诈检测模型。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）面向中级到高级医疗专业人员、医学研究人员和AI开发者，旨在帮助他们在医疗诊断和医疗应用中应用多模态AI。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解多模态AI在现代医疗中的作用。
• 整合结构化和非结构化医疗数据，用于AI驱动的诊断。
• 应用AI技术分析医学影像和电子健康记录。
• 开发用于疾病诊断和治疗建议的预测模型。
• 实施语音和自然语言处理（NLP）技术，用于医疗转录和患者互动。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向高级机器人工程师和AI研究人员，旨在帮助他们利用多模态AI整合多种感官数据，以创建能够看、听、触摸的更加自主和高效的机器人。

培训结束后，学员将能够：

• 在机器人系统中实现多模态传感。
• 开发用于传感器融合和决策的AI算法。
• 创建能够在动态环境中执行复杂任务的机器人。
• 解决实时数据处理和执行中的挑战。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向希望利用多模态AI增强虚拟助手的初级到中级产品设计师、软件工程师和客户支持专业人员。

通过本次培训，参与者将能够：

• 理解多模态AI如何增强虚拟助手。
• 在AI驱动的助手中集成语音、文本和图像处理。
• 构建具有语音和视觉功能的交互式对话代理。
• 利用API进行语音识别、NLP和计算机视觉。
• 为客户支持和用户交互实施AI驱动的自动化。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）面向中级UX/UI设计师和前端开发人员，旨在帮助他们利用多模态AI设计和实现能够理解并处理多种输入形式的用户界面。

培训结束后，参与者将能够：

• 设计提升用户参与度的多模态界面。
• 将语音和视觉识别集成到Web和移动应用中。
• 利用多模态数据创建自适应和响应式UI。
• 理解用户数据收集和处理的伦理考虑。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向希望提升多模态AI应用提示工程技能的高级AI专业人士。

培训结束后，学员将能够：

• 了解多模态AI的基础知识及其应用。
• 设计和优化文本、图像、音频和视频生成的提示。
• 使用多模态AI平台的API，如GPT-4、Gemini和DeepSeek-Vision。
• 开发整合多种内容格式的AI驱动工作流程。