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

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