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课程大纲
多模态AI简介
- 什么是多模态AI?
- 主要挑战与应用
- 领先多模态模型概览
文本处理与自然语言理解
- 利用LLMs构建基于文本的AI代理
- 理解多模态任务的提示工程
- 针对特定领域微调文本模型
图像识别与生成
- 使用AI处理图像:分类、描述与目标检测
- 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
语音与音频处理
- 使用Whisper ASR进行语音识别
- 文本到语音(TTS)合成技术
- 增强基于语音的AI用户交互
集成多模态输入
- 构建处理多种输入类型的AI管道
- 融合技术:结合文本、图像与语音数据
- 多模态AI代理的实际应用
部署多模态AI代理
- 构建API驱动的多模态AI解决方案
- 优化模型以提高性能与可扩展性
- 在生产中部署多模态AI的最佳实践
伦理考量与未来趋势
- 多模态AI中的偏见与公平性
- 多模态数据的隐私问题
- 多模态AI的未来发展
总结与下一步
要求
- 了解机器学习基础知识
- 具备Python编程经验
- 熟悉深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)
受众
- AI开发者
- 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