Prompt Engineering for Multimodal AI

• 了解AI模型及其应用
• 具备编程经验（Python推荐）
• 熟悉API和AI驱动的工作流程

受众

• AI研究人员
• 多媒体创作者
• 从事多模态模型的开发人员

Multimodal AI是人工智能的下一次进化，允许模型以统一的方式处理和生成文本、图像、音频和视频的内容。

这个由教练主导的现场培训（在线或现场）旨在帮助希望提高多模态人工智能应用的提示工程技能的高级别人工智能专业人士。

培训结束时，参加者将能够：

• 了解多模态人工智能及其应用的基本原理。
• 设计和优化文本、图像、音频和视频生成的提示。
• 利用 GPT-4、Gemini 和DeepSeek-Vision 等多模态人工智能平台的 API。
• 开发整合多种内容格式的 AI 驱动工作流。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 很多练习和实践。
• 在现场实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 要请求定制本课程的培训，请联系我们安排。

多模态AI简介Multimodal AI

• 什么是多模态AI？
• 多模态AI模型的工作原理
• 各行业的用例

Prompt Engineering 基础知识

• 有效提示设计的原则
• 理解AI响应行为
• 常见错误及如何避免它们

基于文本的提示优化

• 对准确文本生成进行提示结构化
• 针对不同上下文微调响应
• 处理文本提示中的模糊性和偏见

图像生成和Manipulation

• 优化AI生成的图像的提示
• 控制风格、构图和元素
• 使用AI驱动的编辑工具

音频和语言处理

• 从基于文本的提示生成语音
• AI驱动的音频增强和合成
• 使用AI创建语音交互

使用AI进行视频内容创作

• 使用AI提示生成视频片段
• 结合AI生成的文本、图像和音频
• 编辑和完善AI创建的视频内容

在工作流程中集成Multimodal AI

• 结合文本、图像和音频输出
• 构建自动化的AI驱动内容管道
• 案例研究和现实世界应用

伦理考虑和最佳实践

• AI偏见和内容审核
• 多模态AI中的隐私问题
• 确保负责任地使用AI

总结和结论