hong-kong現場Multimodal AI培訓

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向中高級AI研究人員、開發者和數據科學家，旨在幫助他們利用DeepSeek的多模態能力進行跨模態學習、AI自動化和高級決策。

培訓結束後，學員將能夠：

• 實現DeepSeek的多模態AI應用於文本、圖像和音頻。
• 開發整合多種數據類型的AI解決方案，以獲得更豐富的洞察。
• 優化和微調DeepSeek模型以進行跨模態學習。
• 將多模態AI技術應用於實際行業用例。

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。

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。

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。

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向中級到高級工業工程師、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，用於智能工廠。
• 使用AI驅動的數據分析實現預測性維護。
• 應用計算機視覺進行缺陷檢測和質量保證。

本課程由講師指導，提供hong-kong（線上或線下）培訓，面向中級語言學家、AI研究人員、軟件開發人員和商業專業人士，旨在幫助他們利用多模態AI進行即時翻譯和語言理解。

通過本培訓，學員將能夠：

• 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驅動的翻譯集成到商業應用中。
• 分析AI語言處理中的倫理問題。

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。

本次由講師指導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向中級到高級醫療專業人員、醫學研究人員和AI開發者，旨在幫助他們在醫療診斷和醫療應用中應用多模態AI。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 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，用於醫療轉錄和患者互動。

Vertex AI 提供了強大的工具，用於構建多模態 LLM 工作流程，將文本、音頻和圖像數據集成到單一管道中。通過長上下文窗口支持和 Gemini API 參數，它能夠實現規劃、推理和跨模態智能的高級應用。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向希望設計、構建和優化 Vertex AI 中多模態 AI 工作流程的中高級從業者。

培訓結束後，學員將能夠：

• 利用 Gemini 模型處理多模態輸入和輸出。
• 實施長上下文工作流程以進行復雜推理。
• 設計集成文本、音頻和圖像分析的管道。
• 優化 Gemini API 參數以提高性能和成本效益。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 多模態工作流程的實踐實驗室。
• 基於項目的多模態應用案例練習。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級金融專業人士、數據分析師、風險管理人員和AI工程師，旨在幫助他們利用多模態AI進行風險分析和欺詐檢測。

通過本課程，學員將能夠：

• 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金融數據以進行欺詐檢測。
• 實施AI模型以識別異常和可疑活動。
• 利用自然語言處理（NLP）和計算機視覺進行金融文檔分析。
• 在現實金融系統中部署AI驅動的欺詐檢測模型。

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向初學者到中級水平的UI/UX設計師、產品經理和AI研究人員，旨在通過多模態AI驅動的界面提升用戶體驗。

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。
• 實現語音識別、手勢控制和眼動追蹤技術。
• 評估多模態系統的有效性和可用性。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向中級內容創作者、數字藝術家和媒體專業人士，旨在幫助他們學習如何將多模態AI應用於各種內容創作形式。

通過本培訓，學員將能夠：

• 使用AI工具增強音樂和視頻製作。
• 利用AI生成獨特的視覺藝術和設計。
• 創建互動多媒體體驗。
• 瞭解AI對創意產業的影響。

本課程爲講師指導的培訓（hong-kong線上或線下），面向高級機器人工程師和AI研究人員，旨在利用多模態AI整合各種傳感器數據，創建能夠看、聽、觸摸的更自主、高效的機器人。

培訓結束後，學員將能夠：

• 在機器人系統中實現多模態傳感。
• 開發用於傳感器融合和決策的AI算法。
• 創建能夠在動態環境中執行復雜任務的機器人。
• 解決即時數據處理和執行中的挑戰。

本次由講師指導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向中級UX/UI設計師和前端開發人員，旨在幫助他們利用多模態AI設計和實現能夠理解並處理多種輸入形式的用戶界面。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計提升用戶參與度的多模態界面。
• 將語音和視覺識別集成到Web和移動應用中。
• 利用多模態數據創建自適應和響應式UI。
• 理解用戶數據收集和處理的倫理考慮。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望創建能夠處理和解釋多模態數據的智能系統的中級AI研究人員、數據科學家和機器學習工程師。

在本培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解多模態AI的原理及其應用。
• 實施數據融合技術以結合不同類型的數據。
• 構建和訓練能夠處理視覺、文本和聽覺信息的模型。
• 評估多模態AI系統的性能。
• 解決與多模態數據相關的倫理和隱私問題。