Prompt Engineering for Multimodal AI 培训

这个由讲师主导的实时培训中国（在线或在现场）旨在帮助高级AI开发人员、机器学习工程师和希望使用开源框架构建自定义多模态AI模型的研究人员。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解多模态学习和数据融合的基本原理。
• 使用DeepSeek、OpenAI、Hugging Face和PyTorch实现多模态模型。
• 针对文本、图像和音频集成优化和微调模型。
• 在实际应用中部署多模态AI模型。

这个以讲师为主导的现场培训课程（在线或现场）旨在帮助初级到中级的 UI/UX 设计师、产品经理和 AI 研究人员通过多模态 AI 驱动的界面来增强用户体验。

这个培训结束时，参与者将能够：

• 了解多模态人工智慧的基本概念及其对人机互动的影响。
• 使用 AI 驱动的输入方法设计和原型设计多模态接口。
• 实现语音识别、手势控制和眼动追踪技术。
• 评估多模态系统的有效性和可用性。

本课程针对希望构建能够理解和生成多模态内容的中级到高级AI开发人员、研究人员和多媒体工程师。该培训旨在让学员掌握能够处理文本、图像和语音数据的AI代理的开发、GPT-4 Vision和Whisper ASR等多模态模型的实现、提高效率和准确性的多模态AI管道的优化以及在实际应用中部署多模态AI代理的方法。

这个由教练主导的现场培训中国（在线或现场）旨在中级到高级的人工智能研究人员、开发人员和数据科学家，他们希望利用DeepSeek的多模态能力进行跨模态学习、人工智能自动化和高级决策。

培训结束时，参与者将能够：

• 实现文本、图像和音频应用程序的DeepSeek多模态AI。
• 开发整合多种数据类型以获取更丰富见解的AI解决方案。
• 优化和调整DeepSeek模型，以进行跨模态学习。
• 将多模态AI技术应用于行业实际用例。

本课程旨在为希望在智能工厂的质量控制、预测性维护和机器人技术中应用多模态人工智能的中级到高级工业工程师、自动化专家和人工智能开发人员提供面授在线培训。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解多模态人工智能在工业自动化中的作用。
• 将传感器数据、图像识别和实时监控集成到智能工厂中。
• 通过人工智能驱动的数据分析实现预测性维护。
• 针对缺陷检测和质量保证应用计算机视觉。

这门由教师主导的实时培训中国（线上或线下）旨在帮助中级语言学家、人工智能研究人员、软件开发人员和希望利用多模态人工智能进行实时翻译和语言理解的商业专业人士。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解多模态人工智能在语言处理中的基本原理。
• 使用人工智能模型处理和翻译语音、文本和图像。
• 使用人工智能驱动的API和框架实现实时翻译。
• 将人工智能驱动的翻译集成到商业应用程序中。
• 分析人工智能驱动的语言处理中的伦理考虑。

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）现场培训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。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解多模态 AI 及其应用的原理。
• 实施数据融合技术以组合不同类型的数据。
• 构建和训练可以处理视觉、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道德和隐私问题。

这种以讲师为主导的现场培训中国（在线或现场）面向希望学习如何将多模态 AI 应用于各种形式的内容创作的中级内容创作者、数字艺术家和媒体专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 AI 工具增强音乐和视频制作。
• 使用 AI 生成独特的视觉艺术和设计。
• 创建交互式多媒体体验。
• 了解人工智能对创意产业的影响。

这项由讲师主导的现场培训在中国（在线或现场）旨在让中级金融专业人员、数据分析师、风险管理人员和AI工程师利用多模态AI进行风险分析和欺诈检测。

参加培训后，参加者将能够：

• 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的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NLP和计算机视觉技术进行金融文件分析。
• 在现实世界的金融系统中部署AI驱动的欺诈检测模型。

这个在中国 (线上或线下) 进行的由讲师主导的现场培训旨在让中级到高级的医疗保健专业人员、医学研究人员和希望在医疗诊断和医疗保健应用中应用多模态人工智能的人工智能开发人员参加。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解多模态人工智能在现代医疗保健中的作用。
• 整合用于人工智能驱动诊断的结构化和非结构化医疗数据。
• 应用人工智能技术分析医疗影像和电子健康纪录。
• 开发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) 以进行医疗笔记和病人互动。

这种由讲师指导的中国（在线或现场）现场培训面向希望利用多模态 AI 整合各种感官数据以创建更自主、更高效的机器人的高级机器人工程师和 AI 研究人员，这些机器人可以看到、听到和触摸。

在培训结束时，参与者将能够：

• 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。
• 创建可以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方面的挑战。

这门由讲师主导的现场培训 (在线或现场) 针对希望利用多模态 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。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解多模态 AI 如何增强虚拟助手。
• 在 AI 驱动的助手中整合语音、文本和图像处理。
• 构建具有语音和视觉能力的互动式对话代理。
• 利用语音识别、NLP 和计算机视觉的 API。
• 为客户支持和用户互动实施 AI 驱动的自动化。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向希望利用多模态 AI 设计和实现能够理解和处理各种形式的输入的用户界面的中级 UX/UI 设计师和前端开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设计可提高用户参与度的多模式界面。
• 将语音和视觉识别集成到 Web 和移动应用程序中。
• 利用多模态数据创建自适应和响应式 UI。
• 了解用户数据收集和处理的道德考虑。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）实时培训面向希望制作有效提示以从 ChatGPT 获得所需响应的初级到高级开发人员和研究人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 AI 模型的提示工程原理，例如 ChatGPT。
• 有效引导 AI 产生预期结果的设计提示。
• 在制作提示时应用道德考虑。
• 预测并适应不断变化的 AI 交互环境。

这个由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望利用提示的力量生成令人印象深刻且逼真的文本和图像的 AI 从业者和爱好者。 

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 对快速工程概念有深入的理解。
• 为 ChatGPT、Stable Diffusion、DALL-E 2、Leonardo AI 和 MidJourney 编写准确有效的提示。
• 使用提示工程中的最新工具和技术生成超逼真的文本和图像。
• 使用 AI 驱动的提示工程工具自动生成提示。
• 将提示工程应用于各种使用案例。
• 将 prompt 工程整合到他们自己的专案和工作流程中。