Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents

• 对AI和机器学习的基本了解
• 具有Python编程经验
• 熟悉API和基于云的AI服务

观众

• 产品设计师
• 软件工程师
• 客户支持专业人员

Multimodal AI通过整合文本、语音和视觉输入来转变虚拟助手，从而实现更自然、更具互动性的用户体验。本课程探讨了如何利用多模态能力来提高参与度和响应能力的人工智能驱动的智能助手，如ChatGPT、Google助手和Alexa。

本课程由讲师主导，采用在线或现场的方式进行，针对希望通过多模态人工智能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：

• 了解多模态人工智能如何增强虚拟助手。
• 在人工智能助手中集成语音、文本和图像处理。
• 构建具有语音和视觉功能的互动对话代理。
• 利用语音识别、自然语言处理和计算机视觉的API。
• 为客户支持和用户互动实施人工智能驱动的自动化。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在现场实验室环境中进行动手实施。

课程定制选项

• 要请求定制培训，请联系我们安排。

智能助手的Multimodal AI介绍

• 什么是多模态AI？
• 多模态AI在虚拟助手中的应用
• 人工智慧助手(ChatGPT、Google助手、Alexa等)的概述

理解Speech Recognition和NLP

• 语音转文本和文本转语音转换
• 对话AI的Natural Language Processing (NLP)
• 情感分析和意图识别

智能助手整合Computer Vision

• 图像识别和物体检测
• 面部识别和情感检测
• 用例：具有视觉能力的虚拟代理

进行语音、文本和视觉的多模态融合

• 多模态AI如何处理多个输入
• 设计跨模态的无缝交互
• 案例研究：具有多模态接口的AI驱动虚拟代理

构建多模态虚拟助手

• 建立对话AI框架
• 连接语音识别、NLP和视觉API
• 开发原型智能助手

在现实世界应用中部署AI驱动的助手

• 将虚拟代理集成到网站和移动应用程序中
• 客户支持和用户体验的AI驱动自动化
• 监控和改善AI助手的性能

挑战和道德考虑

• AI驱动的助手中的隐私和数据安全
• AI交互中的偏见和公平性
• 对AI驱动助手的监管合规性

智能助手未来Multimodal AI的趋势

• AI驱动的对话模型的进步
• 虚拟代理中的个性化和自适应学习
• AI在人体交互中的不断发展的作用

总结和结论