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课程大纲
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
要求
- 对机器学习基本原则的理解
- 具有Python编程经验
- 熟悉深度学习框架(例如TensorFlow、PyTorch)
受众
- 人工智慧开发人员
- 研究人员
- 多媒体工程师
21 小时
客户评论 (1)
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Adrian
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
机器翻译