Prompt Engineering for Multimodal AI

• Zrozumienie modeli sztucznej inteligencji i ich zastosowań
• Doświadczenie w programowaniu (Python zalecane)
• Znajomość interfejsów API i przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji

Odbiorcy

• Badacze sztucznej inteligencji
• Twórcy multimediów
• Programiści pracujący z modelami multimodalnymi

Multimodal AI to kolejna ewolucja sztucznej inteligencji, umożliwiająca modelom przetwarzanie i generowanie treści w tekście, obrazach, audio i wideo w ujednolicony sposób.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych specjalistów AI, którzy chcą poprawić swoje umiejętności inżynieryjne w zakresie multimodalnych aplikacji AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy multimodalnej sztucznej inteligencji i jej zastosowań.
• Projektować i optymalizować podpowiedzi do generowania tekstu, obrazu, dźwięku i wideo.
• Korzystać z interfejsów API dla multimodalnych platform sztucznej inteligencji, takich jak GPT-4, Gemini i DeepSeek -Vision.
• Opracowywanie przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji integrujących wiele formatów treści.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Wprowadzenie do Multimodal AI

• Czym jest multimodalna sztuczna inteligencja?
• Jak działają multimodalne modele AI
• Przypadki użycia w różnych branżach

Podstawy Prompt Engineering

• Zasady skutecznego projektowania podpowiedzi
• Zrozumienie zachowania odpowiedzi AI
• Typowe błędy i sposoby ich unikania

Optymalizacja podpowiedzi tekstowych

• Strukturyzowanie podpowiedzi w celu dokładnego generowania tekstu
• Dostrajanie odpowiedzi do różnych kontekstów
• Radzenie sobie z niejednoznacznością i stronniczością w podpowiedziach tekstowych

Generowanie i manipulowanie obrazami

• Optymalizacja podpowiedzi dla obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję
• Kontrolowanie stylu, kompozycji i elementów
• Praca z narzędziami do edycji opartymi na sztucznej inteligencji

Przetwarzanie dźwięku i mowy

• Generowanie mowy z podpowiedzi tekstowych
• Ulepszanie i synteza dźwięku oparte na sztucznej inteligencji
• Tworzenie interakcji głosowych z użyciem sztucznej inteligencji

Tworzenie treści wideo przy użyciu sztucznej inteligencji

• Generowanie klipów wideo przy użyciu podpowiedzi AI
• Łączenie tekstu, obrazów i dźwięku generowanych przez sztuczną inteligencję
• Edytowanie i udoskonalanie treści wideo stworzonych przez sztuczną inteligencję

Integracja Multimodal AI w przepływach pracy

• Łączenie wyników tekstowych, graficznych i dźwiękowych
• Tworzenie zautomatyzowanych potoków treści opartych na sztucznej inteligencji
• Studia przypadków i rzeczywiste zastosowania

Kwestie etyczne i najlepsze praktyki

• Stronniczość AI i moderowanie treści
• Obawy dotyczące prywatności w multimodalnej sztucznej inteligencji
• Zapewnienie odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki