多模態AI在內容創作中的應用培訓
多模態 AI 為跨各種媒體的內容創作開闢了新的可能性。
這種以講師為指導的現場培訓(在線或現場)面向希望學習如何將多模態人工智慧應用於各種形式的內容創作的中級內容創作者、數字藝術家和媒體專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用 AI 工具增強音樂和視頻製作。
- 使用 AI 生成獨特的視覺藝術和設計。
- 創建互動式多媒體體驗。
- 瞭解人工智慧對創意產業的影響。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在現場實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 如需申請本課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
Multimodal AI for Content Creation 簡介
- 探索人工智慧對創意產業的影響
- 內容生成中多模態 AI 的基礎知識
AI 驅動內容的工具和技術
- 用於音樂、視頻、圖像和文本創作的 AI 工具概述
- 利用人工智慧技術搭建創意環境
音樂製作中的人工智慧
- 瞭解音樂創作和聲音設計中的人工智慧
- 動手使用 AI 音樂生成工具
文學和劇本創作中的人工智慧
- 人工智慧驅動的敘事和敘事生成
- 用於自動寫作和內容創建的工具
視覺藝術中的人工智慧
- 用於視覺內容創建的生成模型
- 人工智慧在平面設計和數位藝術中的應用
視頻製作中的人工智慧
- 利用 AI 增強視頻製作
- 用於編輯和特效的 AI 技術
使用 AI 的互動式多媒體體驗
- 用人工智慧創作互動藝術
- 設計身臨其境的多媒體體驗
人工智慧生成內容的倫理影響
- 討論人工智慧生成藝術的真實性
- 智慧財產權和版權注意事項
專案與評估
- 創建和完善您自己的 AI 產生內容
- 評估和反饋
摘要和後續步驟
最低要求
- 具有數位內容創建工具的經驗
- 人工智慧和機器學習的基礎知識
- 創造性思維和對媒體製作的興趣
觀眾
- 內容創作者
- 數字藝術家
- 媒體專業人士
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使用開源框架構建自定義Multimodal AI模型
21 時間:本次由講師指導的線下或線上培訓,面向高級AI開發者、機器學習工程師和研究人員,旨在幫助他們使用開源框架構建自定義多模態AI模型。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解多模態學習和數據融合的基礎知識。
- 使用DeepSeek、OpenAI、Hugging Face和PyTorch實現多模態模型。
- 優化和微調模型,實現文本、圖像和音頻的集成。
- 在實際應用中部署多模態AI模型。
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培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解多模態AI的基礎知識及其對人機交互的影響。
- 使用AI驅動的輸入方法設計和原型化多模態界面。
- 實施語音識別、手勢控制和眼動追蹤技術。
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多模態AI代理:集成文本、圖像和語音
21 時間:本次由講師指導的線下或線上培訓,面向中級到高級AI開發者、研究人員和多媒體工程師,旨在幫助他們構建能夠理解和生成多模態內容的AI代理。
培訓結束後,學員將能夠:
- 開發能夠處理和整合文本、圖像和語音數據的AI代理。
- 實現多模態模型,如GPT-4 Vision和Whisper ASR。
- 優化多模態AI流程,提高效率和準確性。
- 將多模態AI代理部署到實際應用中。
多模態AI與DeepSeek:整合文本、圖像和音頻
14 時間:這個由教練主導的現場培訓香港(在線或現場)旨在中級到高級的人工智能研究人員、開發人員和數據科學家,他們希望利用DeepSeek的多模態能力進行跨模態學習、人工智能自動化和高級決策。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 實現文本、圖像和音頻應用程序的DeepSeek多模態AI。
- 開發整合多種數據類型以獲取更豐富見解的AI解決方案。
- 優化和調整DeepSeek模型,以進行跨模態學習。
- 將多模態AI技術應用於行業實際用例。
多模態AI在工業自動化與製造中的應用
21 時間:本次由講師指導的香港(線上或線下)培訓,面向中級到高級的工業工程師、自動化專家和AI開發者,旨在幫助他們將多模態AI應用於智能工廠中的質量控制、預測性維護和機器人技術。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解多模態AI在工業自動化中的作用。
- 整合傳感器數據、圖像識別和即時監控,應用於智能工廠。
- 使用AI驅動的數據分析實施預測性維護。
- 應用計算機視覺進行缺陷檢測和質量保證。
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14 時間:本次由講師指導的香港(線上或線下)培訓面向中級水平的語言學家、AI研究人員、軟件開發人員和商務專業人士,旨在幫助他們利用多模態AI進行即時翻譯和語言理解。
通過本次培訓,參與者將能夠:
- 理解多模態AI在語言處理中的基本原理。
- 使用AI模型處理和翻譯語音、文本和圖像。
- 使用AI驅動的API和框架實現即時翻譯。
- 將AI驅動的翻譯集成到業務應用中。
- 分析AI驅動的語言處理中的倫理問題。
多模態AI:整合感官的智能系統
21 時間:這種以講師為主導的 香港(在線或現場)現場培訓面向希望創建能夠處理和解釋多模態數據的智慧系統的中級 AI 研究人員、數據科學家和機器學習工程師。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解多模態 AI 及其應用的原理。
- 實施數據融合技術以組合不同類型的數據。
- 構建和訓練可以處理視覺、文本和聽覺資訊的模型。
- 評估多模態 AI 系統的性能。
- 解決與多模態數據相關的道德和隱私問題。
Multimodal AI之Finance
14 時間:本次由講師指導的線下或線上培訓,面向希望利用多模態AI進行風險分析和欺詐檢測的中級財務專業人士、數據分析師、風險管理人員和AI工程師。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 瞭解多模態AI在金融風險管理中的應用。
- 分析結構化和非結構化財務數據以進行欺詐檢測。
- 實施AI模型以識別異常和可疑活動。
- 利用NLP和計算機視覺進行財務文檔分析。
- 在實際金融系統中部署AI驅動的欺詐檢測模型。
多模態AI在醫療健康中的應用
21 時間:本課程爲講師指導的香港(線上或線下)培訓,面向中高級醫療專業人士、醫學研究人員和AI開發者,旨在幫助他們將多模態AI應用於醫學診斷和醫療應用。
培訓結束後,學員將能夠:
- 理解多模態AI在現代醫療中的作用。
- 整合結構化和非結構化醫療數據,用於AI驅動的診斷。
- 應用AI技術分析醫學影像和電子健康記錄。
- 開發用於疾病診斷和治療建議的預測模型。
- 實施語音和自然語言處理(NLP)技術,用於醫學轉錄和患者互動。
Multimodal AI in Robotics
21 時間:這種由講師指導的香港(在線或現場)現場培訓面向希望利用多模態 AI 整合各種感官數據以創建更自主、更高效的機器人的高級機器人工程師和 AI 研究人員,這些機器人可以看到、聽到和觸摸。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在機器人系統中實現多模態感測。
- 開發用於感測器融合和決策的 AI 演算法。
- 創建可以在動態環境中執行複雜任務的機器人。
- 解決即時數據處理和執行方面的挑戰。
多模態AI賦能智能助手與虛擬代理
14 時間:本次由講師指導的線下或線上培訓,面向希望利用多模態AI增強虛擬助手的初級到中級產品設計師、軟件工程師和客戶支持專業人員。
通過本次培訓,參與者將能夠:
- 理解多模態AI如何增強虛擬助手。
- 在AI驅動的助手中集成語音、文本和圖像處理。
- 構建具有語音和視覺功能的交互式對話代理。
- 利用API進行語音識別、NLP和計算機視覺。
- 爲客戶支持和用戶交互實施AI驅動的自動化。
多模態AI提升用戶體驗
21 時間:這種以講師為主導的香港(在線或現場)現場培訓面向希望利用多模態 AI 設計和實現能夠理解和處理各種形式的輸入的使用者介面的中級 UX/UI 設計師和前端開發人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 設計可提高用戶參與度的多模式介面。
- 將語音和視覺識別整合到 Web 和行動應用程式中。
- 利用多模態數據創建自適應和回應式UI。
- 了解用戶數據收集和處理的道德考慮。
多模態AI提示詞工程
14 時間:本次由講師指導的線下或線上培訓,面向希望提升多模態AI應用提示工程技能的高級AI專業人士。
培訓結束後,學員將能夠:
- 瞭解多模態AI的基礎知識及其應用。
- 設計和優化文本、圖像、音頻和視頻生成的提示。
- 使用多模態AI平臺的API,如GPT-4、Gemini和DeepSeek-Vision。
- 開發整合多種內容格式的AI驅動工作流程。