台灣現場多模態 AI培訓

這是一門在 台灣（線上或線下）舉辦的現場培訓，對象為中級到高階的 AI 研究人員、開發者與數據科學家，旨在利用 DeepSeek 的多模態能力進行跨模態學習、AI 自動化及進階決策支持。

完成本課程後，學員將能夠：

• 實現 DeepSeek 多模態 AI 用於文字、影像和音訊應用。
• 開發整合多種資料類型的 AI 解決方案，獲得更深層的洞察。
• 優化並微調 DeepSeek 模型以進行跨模態學習。
• 將多模態 AI 技術應用於現實產業用例。

此種在 台灣（線上或線下）進行的導師帶領式培訓課程，旨在服務具備中階至高階技能的 AI 開發者、研究者及多媒體工程師，協助他們建構能理解並生成多模態內容的 AI 代理。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 開發處理並整合文字、圖像與語音資料的 AI 代理。
• 實作多模態模型，例如 GPT-4 Vision 與 Whisper ASR。
• 最佳化多模態 AI 管線，以提升效率與準確性。
• 將多模態 AI 代理部署於實際應用場景中。

本課程由講師帶領進行現場培訓（台灣，線上或線下），旨在提升高階AI專業人員在多模態AI應用程式中的提示工程技能。

完成培訓後，學員將能夠：

• 理解多模態AI的基礎知識及其應用。
• 設計並優化用於生成文字、影像、音訊和影片的提示。
• 利用API操作多模態AI平台，例如GPT-4、Gemini與DeepSeek-Vision。
• 開發整合多種內容格式的AI驅動工作流程。

本課程由講師進行現場教學（台灣線上或線下），對象為希望使用開源框架建構自訂多模態人工智慧模型的高階AI開發人員、機器學習工程師及研究人員。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解多模態學習與資料融合的基礎知識。
• 使用 DeepSeek、OpenAI、Hugging Face 和 PyTorch 實作多模態模型。
• 最佳化並微調用於文字、影像及音訊整合的模型。
• 在實際應用程式中部署多模態人工智慧模型。

這門在 台灣（線上或線下）舉辦的講師主導實作培訓，旨在為中階到高階的工業工程師、自動化專家及 AI 開發人員提供指導，協助他們將多模態 AI 應用於智慧工廠中的品質控制、預知性維護及機器人技術。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 了解多模態 AI 在工業自動化中的角色。
• 整合感測器數據、影像辨識以及即時監控，以支援智慧工廠運作。
• 利用 AI 驅動的數據分析實施預知性維護。
• 應用電腦視覺技術進行缺陷檢測與品質保證。

此講員指導的實體培訓在 台灣（線上或線下）進行，適合中級語言學家、AI 研究人員、軟體開發人員及希望利用多模態 AI 進行即時翻譯與語言理解的商業專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解用於語言處理的多模態 AI 基本原理。
• 使用 AI 模型處理並翻譯語音、文字和影像。
• 利用 AI 驅動的 API 與框架實現即時翻譯。
• 將 AI 驅動的翻譯整合至商業應用程式中。
• 分析 AI 驅動語言處理中的倫理考量。

本課程由講師主導，提供 台灣 (線上或線下) 實作培訓 (live training)，主要對象為初階至中階的產品設計師、軟體工程師與客戶支援專業人員，旨在協助他們透過多模態 AI 優化虛擬助手。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解多模態 AI 如何增強虛擬助手的功能。
• 在 AI 驅動的助手中整合語音、文字與影像處理技術。
• 開發具備語音與視覺能力的互動式對話代理。
• 運用 API 進行語音辨識、自然語言處理 (NLP) 以及電腦視覺應用。
• 實作由 AI 驅動的自動化系統，以提升客戶支援效率與使用者互動體驗。

這門在台灣（線上或線下）進行的現場教學培訓，主要目標受眾為希望將多模態人工智慧應用於醫療診斷和健康照護應用的初級至高級健康專業人員、醫學研究人員及人工智慧開發者。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 理解多模態人工智慧在现代健康照護中的角色。
• 整合結構化與非結構化醫療數據，以實現人工智慧驅動的診斷。
• 應用人工智慧技術分析醫學影像及電子健康紀錄。
• 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），以進行醫療錄入和病患互動。

這門由導師主導的即時培訓，地點在台灣（線上或線下），旨在幫助希望利用多模態AI進行風險分析和詐騙偵測的中級金融專業人士、數據分析師、風險經理和AI工程師。

在完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解多模態AI在金融風險管理中的應用。
• 分析結構化和非結構化的金融數據以進行詐騙偵測。
• 實施AI模型來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件分析。
• 在現實世界的金融系統中部署基於AI的詐騙偵測模型。

本培訓課程由講師現場指導，提供線上或線下學習選項，旨在幫助初階至中階的UI/UX設計師、產品經理及AI研究人員，利用多模態AI驅動介面來提升使用者體驗。

課程結束後，學員將能夠：

• 掌握多模態AI的基礎知識，及其對人機互動的影響。
• 設計並建立原型，利用AI驅動輸入方法創建多模態介面。
• 實施語音辨識、手勢控制及眼球追蹤技術。
• 評估多模態系統的有效性及易用性。

此課程由導師現場帶隊，提供線上或線下培訓（台灣），旨在幫助中等水平的內容創作者、數位藝術家與媒體從業人員學習如何將多模態 AI 應用於各類內容創作形式。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用 AI 工具來提升音樂和視頻製作的品質。
• 利用 AI 生成獨特的視覺藝術作品與設計。
• 建立互動式多媒體體驗。
• 理解 AI 對創意產業的影響。

此在台灣（線上或線下）由講師主導的即時培訓，旨在為高級機器人工程師和AI研究人員設計。學員將學習如何利用多模態AI整合各種感測數據，創造出具備視覺、聽覺和觸覺能力，更具自主性且高效的機器人。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在機器人系統中實施多模態感測。
• 開發用於感測器融合與決策的AI演算法。
• 創建能在動態環境中執行複雜任務的機器人。
• 解決即時資料處理和驅動方面的挑戰。

此課程由講師親自授課，在 台灣（線上或線下）進行。目標受眾為中階 UI/UX 設計師及前端開發人員，旨在幫助他們運用多模態 AI，設計並實現能理解與處理多種輸入形式的使用者介面。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設計能提升使用者參與度的多模態介面。
• 將語音及視覺辨識技術整合至網頁與行動應用程式。
• 運用多模態資料，建立具適應性且即時反應的 UI。
• 理解使用者資料收集與處理的倫理考量。

本講座由導師指導，並在 台灣（線上或下線）提供即時培訓，目標受眾為希望建構可處理及解譯多模態資料之智慧系統的初階 AI 研究人員、數據科學家和機器學習工程師。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解多模態 AI 的原理及其應用。
• 實作資料融合技術，整合不同類型的資料。
• 建構並訓練可處理視覺、文字和聽覺資訊的模型。
• 評估多模態 AI 系統的效能。
• 解決與多模態資料相關的倫理與隱私問題。