Prompt Engineering for Multimodal AI Training Course
Multimodal AI là thế hệ tiếp theo của trí tuệ nhân tạo, cho phép các mô hình xử lý và tạo nội dung trên nhiều định dạng như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video một cách thống nhất.
Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia AI trình độ cao, những người muốn nâng cao kỹ năng thiết kế prompt cho các ứng dụng AI đa phương thức.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AI đa phương thức và các ứng dụng của nó.
- Thiết kế và tối ưu hóa prompt cho việc tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.
- Sử dụng API cho các nền tảng AI đa phương thức như GPT-4, Gemini và DeepSeek-Vision.
- Phát triển quy trình làm việc dựa trên AI tích hợp nhiều định dạng nội dung.
Định dạng khóa học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hành trực tiếp trong môi trường lab trực tiếp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Multimodal AI
- AI đa phương thức là gì?
- Cách thức hoạt động của các mô hình AI đa phương thức
- Các ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp
Prompt Engineering Các Nguyên Tắc Cơ Bản
- Các nguyên tắc thiết kế lời nhắc (prompt) hiệu quả
- Hiểu rõ hành vi phản hồi của AI
- Các lỗi phổ biến và cách tránh
Tối Ưu Hóa Lời Nhắc Dựa Trên Văn Bản
- Cấu trúc lời nhắc để tạo ra văn bản chính xác
- Tinh chỉnh phản hồi cho các ngữ cảnh khác nhau
- Xử lý sự mơ hồ và thiên vị trong lời nhắc văn bản
Tạo và Chỉnh Sửa Hình Ảnh
- Tối ưu hóa lời nhắc để tạo hình ảnh bằng AI
- Kiểm soát phong cách, bố cục và các yếu tố
- Sử dụng các công cụ chỉnh sửa hỗ trợ AI
Xử Lý Âm Thanh và Giọng Nói
- Tạo giọng nói từ lời nhắc dựa trên văn bản
- Cải thiện và tổng hợp âm thanh bằng AI
- Tạo tương tác giọng nói với AI
Tạo Nội Dung Video với AI
- Tạo các đoạn video bằng lời nhắc AI
- Kết hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh do AI tạo ra
- Chỉnh sửa và hoàn thiện nội dung video do AI tạo ra
Tích Hợp Multimodal AI vào Quy Trình Làm Việc
- Kết hợp đầu ra văn bản, hình ảnh và âm thanh
- Xây dựng quy trình tạo nội dung tự động dựa trên AI
- Các nghiên cứu điển hình và ứng dụng thực tế
Các Vấn Đề Đạo Đức và Thực Hành Tốt Nhất
- Thiên vị của AI và kiểm duyệt nội dung
- Các vấn đề về quyền riêng tư trong AI đa phương thức
- Đảm bảo sử dụng AI có trách nhiệm
Tóm Tắt và Các Bước Tiếp Theo
Requirements
- Sự hiểu biết về các mô hình AI và ứng dụng của chúng
- Kinh nghiệm lập trình (Python được khuyến nghị)
- Làm quen với API và quy trình làm việc dựa trên AI
Đối tượng
- Các nhà nghiên cứu AI
- Người sáng tạo nội dung đa phương tiện
- Các nhà phát triển làm việc với các mô hình đa phương thức
Open Training Courses require 5+ participants.
Prompt Engineering for Multimodal AI Training Course - Booking
Prompt Engineering for Multimodal AI Training Course - Enquiry
Prompt Engineering for Multimodal AI - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)
Related Courses
Advanced Prompt Engineering for DeepSeek LLM
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư, nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu AI trình độ cao, những người muốn làm chủ các chiến lược kỹ thuật nhắc lệnh để tối đa hóa hiệu quả của DeepSeek LLM trong các ứng dụng thực tế.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Soạn thảo các nhắc lệnh nâng cao để tối ưu hóa phản hồi của AI.
- Kiểm soát và tinh chỉnh văn bản do AI tạo ra để đảm bảo tính chính xác và nhất quán.
- Tận dụng kỹ thuật xích nhắc lệnh và quản lý ngữ cảnh.
- Giảm thiểu thiên kiến và nâng cao việc sử dụng AI có đạo đức trong kỹ thuật nhắc lệnh.
Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
21 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển AI nâng cao, kỹ sư học máy và nhà nghiên cứu muốn xây dựng các mô hình AI đa phương thức tùy chỉnh bằng cách sử dụng các khung nguồn mở.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu các nguyên tắc cơ bản của học đa phương thức và hợp nhất dữ liệu.
- Triển khai các mô hình đa phương thức bằng DeepSeek, OpenAI, Hugging Face và PyTorch.
- Tối ưu hóa và tinh chỉnh mô hình để tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh.
- Triển khai các mô hình AI đa phương thức trong các ứng dụng thực tế.
Human-AI Collaboration with Multimodal Interfaces
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà thiết kế UI/UX, quản lý sản phẩm và nhà nghiên cứu AI ở trình độ sơ cấp đến trung cấp, những người muốn nâng cao trải nghiệm người dùng thông qua giao diện đa phương thức hỗ trợ bởi AI.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AI đa phương thức và tác động của nó đối với tương tác giữa người và máy tính.
- Thiết kế và tạo mẫu giao diện đa phương thức bằng các phương pháp nhập liệu dựa trên AI.
- Triển khai các công nghệ nhận dạng giọng nói, điều khiển bằng cử chỉ và theo dõi mắt.
- Đánh giá hiệu quả và khả năng sử dụng của các hệ thống đa phương thức.
Multi-Modal AI Agents: Integrating Text, Image, and Speech
21 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu AI và kỹ sư đa phương tiện ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn xây dựng các tác nhân AI có khả năng hiểu và tạo nội dung đa phương thức.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Phát triển các tác nhân AI xử lý và tích hợp dữ liệu văn bản, hình ảnh và giọng nói.
- Triển khai các mô hình đa phương thức như GPT-4 Vision và Whisper ASR.
- Tối ưu hóa các quy trình AI đa phương thức để đạt hiệu quả và độ chính xác.
- Triển khai các tác nhân AI đa phương thức trong các ứng dụng thực tế.
Multimodal AI with DeepSeek: Integrating Text, Image, and Audio
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu AI trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn tận dụng khả năng đa phương thức của DeepSeek để học hỏi đa phương thức, tự động hóa AI và đưa ra quyết định nâng cao.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Triển khai AI đa phương thức của DeepSeek cho các ứng dụng văn bản, hình ảnh và âm thanh.
- Phát triển các giải pháp AI tích hợp nhiều loại dữ liệu để có được những hiểu biết sâu sắc hơn.
- Tối ưu hóa và tinh chỉnh các mô hình DeepSeek để học hỏi đa phương thức.
- Áp dụng các kỹ thuật AI đa phương thức vào các trường hợp sử dụng thực tế trong ngành.
Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing
21 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các kỹ sư công nghiệp, chuyên gia tự động hóa và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn ứng dụng AI đa phương thức cho kiểm soát chất lượng, bảo trì dự đoán và robot trong các nhà máy thông minh.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu rõ vai trò của AI đa phương thức trong tự động hóa công nghiệp.
- Tích hợp dữ liệu cảm biến, nhận dạng hình ảnh và giám sát thời gian thực cho các nhà máy thông minh.
- Triển khai bảo trì dự đoán bằng phân tích dữ liệu dựa trên AI.
- Áp dụng thị giác máy tính để phát hiện lỗi và đảm bảo chất lượng.
Multimodal AI for Real-Time Translation
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà ngôn ngữ học, nhà nghiên cứu AI, nhà phát triển phần mềm và chuyên gia kinh doanh ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng AI đa phương thức để dịch thuật và hiểu ngôn ngữ theo thời gian thực.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AI đa phương thức cho xử lý ngôn ngữ.
- Sử dụng các mô hình AI để xử lý và dịch giọng nói, văn bản và hình ảnh.
- Triển khai dịch thuật theo thời gian thực bằng API và khung AI.
- Tích hợp dịch thuật do AI điều khiển vào các ứng dụng kinh doanh.
- Phân tích các cân nhắc về đạo đức trong xử lý ngôn ngữ do AI cung cấp.
Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems
21 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà nghiên cứu AI, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy ở trình độ trung cấp, những người muốn tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng xử lý và diễn giải dữ liệu đa phương thức.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu các nguyên tắc của AI đa phương thức và các ứng dụng của nó.
- Triển khai các kỹ thuật hợp nhất dữ liệu để kết hợp các loại dữ liệu khác nhau.
- Xây dựng và huấn luyện các mô hình có thể xử lý thông tin hình ảnh, văn bản và âm thanh.
- Đánh giá hiệu suất của các hệ thống AI đa phương thức.
- Giải quyết các vấn đề về đạo đức và quyền riêng tư liên quan đến dữ liệu đa phương thức.
Multimodal AI for Content Creation
21 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tạo nội dung, nghệ sĩ kỹ thuật số và chuyên gia truyền thông ở trình độ trung cấp, những người muốn tìm hiểu cách ứng dụng AI đa phương thức vào các hình thức sáng tạo nội dung khác nhau.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Sử dụng các công cụ AI để nâng cao sản xuất âm nhạc và video.
- Tạo ra các tác phẩm nghệ thuật và thiết kế độc đáo với AI.
- Tạo ra các trải nghiệm đa phương tiện tương tác.
- Hiểu rõ tác động của AI đối với các ngành công nghiệp sáng tạo.
Multimodal AI for Finance
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia tài chính, nhà phân tích dữ liệu, quản lý rủi ro và kỹ sư AI ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng AI đa phương thức để phân tích rủi ro và phát hiện gian lận.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu cách AI đa phương thức được áp dụng trong quản lý rủi ro tài chính.
- Phân tích dữ liệu tài chính có cấu trúc và phi cấu trúc để phát hiện gian lận.
- Triển khai các mô hình AI để xác định các bất thường và hoạt động đáng ngờ.
- Tận dụng NLP và thị giác máy tính để phân tích tài liệu tài chính.
- Triển khai các mô hình phát hiện gian lận dựa trên AI trong các hệ thống tài chính thực tế.
Multimodal AI for Healthcare
21 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia y tế, nhà nghiên cứu y học và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn ứng dụng AI đa phương thức trong chẩn đoán y tế và các ứng dụng chăm sóc sức khỏe.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu rõ vai trò của AI đa phương thức trong y học hiện đại.
- Tích hợp dữ liệu y tế có cấu trúc và không có cấu trúc để chẩn đoán dựa trên AI.
- Áp dụng các kỹ thuật AI để phân tích hình ảnh y tế và hồ sơ sức khỏe điện tử.
- Phát triển các mô hình dự đoán cho chẩn đoán bệnh và đề xuất điều trị.
- Triển khai xử lý giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho việc phiên âm y tế và tương tác với bệnh nhân.
Multimodal AI in Robotics
21 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư robot và nhà nghiên cứu AI trình độ cao, những người muốn sử dụng Multimodal AI để tích hợp các dữ liệu cảm biến khác nhau nhằm tạo ra các robot tự động và hiệu quả hơn, có khả năng nhìn, nghe và chạm.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Triển khai cảm biến đa phương thức trong hệ thống robot.
- Phát triển các thuật toán AI cho hợp nhất cảm biến và ra quyết định.
- Tạo robot có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong môi trường động.
- Giải quyết các thách thức trong xử lý và điều khiển dữ liệu thời gian thực.
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà thiết kế sản phẩm, kỹ sư phần mềm và chuyên gia hỗ trợ khách hàng ở trình độ sơ cấp đến trung cấp, những người muốn nâng cao khả năng của trợ lý ảo bằng AI đa phương thức.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu cách AI đa phương thức nâng cao trợ lý ảo.
- Tích hợp xử lý giọng nói, văn bản và hình ảnh trong các trợ lý hỗ trợ AI.
- Xây dựng các tác nhân hội thoại tương tác với khả năng giọng nói và thị giác.
- Sử dụng API cho nhận dạng giọng nói, NLP và thị giác máy tính.
- Triển khai tự động hóa dựa trên AI cho hỗ trợ khách hàng và tương tác người dùng.
Multimodal AI for Enhanced User Experience
21 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà thiết kế UX/UI và nhà phát triển front-end ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng Multimodal AI để thiết kế và triển khai giao diện người dùng có thể hiểu và xử lý nhiều dạng đầu vào khác nhau.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Thiết kế giao diện đa phương thức giúp cải thiện mức độ tương tác của người dùng.
- Tích hợp nhận dạng giọng nói và hình ảnh vào các ứng dụng web và di động.
- Sử dụng dữ liệu đa phương thức để tạo giao diện người dùng thích ứng và phản hồi nhanh.
- Hiểu các cân nhắc về đạo đức trong việc thu thập và xử lý dữ liệu người dùng.
Prompt Engineering for ChatGPT
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu ở mọi cấp độ, từ mới bắt đầu đến nâng cao, những người muốn xây dựng các lời nhắc hiệu quả để nhận được phản hồi mong muốn từ ChatGPT.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu các nguyên tắc của kỹ thuật nhắc lệnh (prompt engineering) cho các mô hình AI như ChatGPT.
- Thiết kế các lời nhắc để hướng dẫn AI tạo ra kết quả mong muốn một cách hiệu quả.
- Áp dụng các cân nhắc về đạo đức khi xây dựng lời nhắc.
- Dự đoán và thích ứng với bối cảnh tương tác AI đang phát triển.