Schulungsübersicht

Einleitung zu Multimodal AI

  • Was ist multimodale KI?
  • Wie multimodale KI-Modelle funktionieren
  • Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen

Prompt Engineering Grundlagen

  • Prinzipien der effektiven Prompt-Gestaltung
  • Verstehen des KI-Antwortverhaltens
  • Häufige Fehler und wie man sie vermeidet

Textbasierte Prompt-Optimierung

  • Strukturierung von Prompts für akkurate Textgenerierung
  • Feinabstimmung von Antworten für verschiedene Kontexte
  • Umgang mit Mehrdeutigkeit und Verzerrungen in Textaufforderungen

Bilderzeugung und -manipulation

  • Optimierung von Prompts für AI-generierte Bilder
  • Steuerung von Stil, Komposition und Elementen
  • Arbeiten mit KI-gesteuerten Bearbeitungswerkzeugen

Audio- und Sprachverarbeitung

  • Generierung von Sprache aus textbasierten Prompts
  • KI-gesteuerte Audioverbesserung und -synthese
  • Erstellen von Sprachinteraktionen mit KI

Erstellung von Videoinhalten mit KI

  • Generierung von Videoclips mithilfe von KI-Eingabeaufforderungen
  • Kombinieren von KI-generiertem Text, Bildern und Audio
  • Bearbeiten und Verfeinern von KI-erstellten Videoinhalten

Einbindung Multimodal AI in Arbeitsabläufe

  • Kombinieren von Text-, Bild- und Audioausgaben
  • Aufbau automatisierter KI-gesteuerter Inhaltspipelines
  • Fallstudien und Anwendungen aus der Praxis

Ethische Überlegungen und bewährte Praktiken

  • KI-Voreingenommenheit und Inhaltsmoderation
  • Datenschutzbelange bei multimodaler KI
  • Sicherstellung eines verantwortungsvollen Einsatzes von KI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von KI-Modellen und deren Anwendungen
  • Erfahrung mit der Programmierung (Python empfohlen)
  • Vertrautheit mit APIs und KI-gesteuerten Arbeitsabläufen

Zielgruppe

  • KI-Forscher
  • Multimedia-Entwickler
  • Entwickler, die mit multimodalen Modellen arbeiten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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