Multi-Modal AI Agents: Integrating Text, Image, and Speech

• 对机器学习基本原则的理解
• 具有Python编程经验
• 熟悉深度学习框架（例如TensorFlow、PyTorch）

受众

• 人工智慧开发人员
• 研究人员
• 多媒体工程师

多模态人工智能代理通过集成文本、图像、语音和视频处理能力，正在改变人机交互。

本课程由讲师主导，旨在希望构建能够理解和生成多模态内容的中级到高级人工智能开发人员、研究人员和多媒体工程师。

培训结束时，参与者将能够：

• 开发处理和集成文本、图像和语音数据的人工智能代理。
• 实现GPT-4 Vision和Whisper ASR等多模态模型。
• 优化多模态人工智能管道以提高效率和准确性。
• 在现实世界的应用程序中部署多模态人工智能代理。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在现场实验室环境中进行实践操作。

课程定制选项

• 如需请求本课程的定制培训，请联系我们安排。

多模态人工智能介绍

• 什么是多模态人工智能？
• 关键挑战和应用
• 领先的多模态模型概述

文本处理和自然语言理解

• 利用LLM为基于文本的AI代理提供服务
• 了解多模态任务的提示工程
• 针对特定领域的应用对文本模型进行微调

图像识别和生成

• 用AI处理图像：分类、注释和对象检测
• 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

语音和音频处理

• 使用Whisper ASR进行语音识别
• 语音合成（TTS）的合成技术
• 通过语音助手增强用户互动

整合多模态输入

• 建立用于处理多种输入类型的AI管道
• 结合文本、图像和语音数据的融合技术
• 多模态AI代理的实际应用

部署多模态AI Agents

• 构建基于API的多模态AI解决方案
• 优化模型以提高性能和可扩展性
• 在生产中部署多模态AI的最佳实践

伦理考虑和未来趋势

• 多模态AI中的偏见和公平性
• 多模态数据的隐私问题
• 多模态AI的未来发展

总结和结论