多模態 AI 代理：整合文字、圖像與語音培訓

多模態 AI 導論

• 何謂多模態 AI？
• 關鍵挑戰與應用場景
• 領先多模態模型概覽

文字處理與自然語言理解

• 利用大型語言模型（LLM）建構基於文字的 AI 代理
• 理解多模態任務的提示工程（Prompt Engineering）
• 針對特定領域應用微調文字模型

圖像識別與生成

• 利用 AI 處理圖像：分類、標註與物件偵測
• 使用擴散模型（Diffusion Models）生成圖像（如 Stable Diffusion、DALLE）
• 將圖像資料整合至基於文字的模型中

語音與音訊處理

• 使用 Whisper ASR 進行語音識別
• 文字轉語音（TTS）合成技術
• 強化基於語音的 AI 互動體驗

整合多模態輸入

• 建構處理多種輸入類型的 AI 管線
• 結合文字、圖像與語音資料的融合技術
• 多模態 AI 代理的實際應用案例

部署多模態 AI 代理

• 建構基於 API 的多模態 AI 解決方案
• 最佳化模型效能與擴展性
• 多模態 AI 生產環境部署的最佳實踐

倫理考量與未來趨勢

• 多模態 AI 中的偏見與公平性問題
• 多模態資料的隱私疑慮
• 多模態 AI 的未來發展

總結與後續步驟