目前位置: 首頁 > 公開課程 > 資訊管理 > 程式語言 > 從理論到實戰:打造GPT多模態機器人必修課

從理論到實戰:打造GPT多模態機器人必修課

本課程旨在幫助學員掌握如何將GPT多模態技術應用於實際項目中

  從理論到實戰:打造GPT多模態機器人必修課-本課程旨在幫助學員掌握如何將GPT多模態技術應用於實際項目中,涵蓋文字、圖像、語音三種主要模態的處理與整合。你將學習如何使用OpenAI的API,實現多模態機器人的開發,從基本的自然語言處理到進階的圖像識別和語音交互,並將這些技術應用於各種現實場景中,例如智能客服、醫療輔助和跨平台應用。

加入收藏
收件人email:
寄件人姓名:
寄件人email:

課程總覽\智慧資通訊
課程代號:2324090040  
從理論到實戰:打造GPT多模態機器人必修課
1.掌握多模態技術的核心概念與應用。
2.熟悉OpenAI API與開發工具的應用。
3.從零到一開發多模態機器人。
4.提升AI開發的實戰經驗。

課程型態/ 實體課程
上課地址/ 工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北),實際地點依上課通知為準!!!!
時  數/ 12 小時
起迄日期/ 2025/01/16 ~ 2025/01/17
聯絡資訊/ 黃靖棻   02-23701111#304

報名截止日期:2025/01/14
-------------------------------------------------------

課程緣起

 

在當今人工智能迅速發展的時代,多模態技術成為了AI應用領域中的重要趨勢之一。「從理論到實戰:打造GPT多模態機器人的必修課」課程專為希望深入了解並掌握多模態AI技術的學員設計,無論你是程式設計師、AI開發者,還是對技術創新充滿興趣的學生,這門課程都能提供你所需的知識與技能。

本課程旨在幫助學員掌握如何將GPT多模態技術應用於實際項目中,涵蓋文字、圖像、語音三種主要模態的處理與整合。你將學習如何使用OpenAI的API,實現多模態機器人的開發,從基本的自然語言處理到進階的圖像識別和語音交互,並將這些技術應用於各種現實場景中,例如智能客服、醫療輔助和跨平台應用。

課程將以平衡理論與實作為核心,首先幫助學員掌握GPT模型的理論基礎和多模態技術的工作原理,接著通過實作環節,引導學員逐步完成多模態機器人的開發。學員將有機會接觸並使用最新的開發工具,體驗完整的AI應用開發流程。特別是實際案例的介紹,如圖像標註、語音助手與多模態機器人的開發,將幫助學員更好地理解技術的應用價值。

在課程的最後部分,學員將有機會動手實作,將文字、圖像和語音模態融合到一個完整的機器人中,並學習如何優化性能與提示設計,以提升系統的回應效率。此外,課程還涵蓋如何將機器人部署到雲端平台,並在生產環境中進行測試與維護,確保技術的實際應用性。

「從理論到實戰:打造GPT多模態機器人的必修課」不僅僅是一門技術課程,它將引領你進入AI技術的最前沿,幫助你在實際應用中脫穎而出。經過這門課程的學習,無論是在開發能力還是多模態AI應用的理解上,你都將獲得顯著提升。這是一個不可錯過的機會,讓你掌握AI時代最具前瞻性的技術。

 

 

課程目標

 

  • 掌握多模態技術的核心概念與應用:學員將深入了解GPT多模態模型如何處理不同模態的數據(如文字、圖像、語音),並學會如何整合這些模態進行應用。這將幫助學員建立多模態機器人,應用於各類AI場景中,如智能客服、醫療輔助系統等。
  • 熟悉OpenAI API與開發工具的應用:課程將指導學員使用OpenAI的API,涵蓋如何進行API調用、模態切換、以及如何使用各種開發工具(如Python、Node.js、Azure雲服務)來進行多模態應用開發。
  • 從零到一開發多模態機器人:從理論到實作,學員將實際動手設計並開發一個完整的多模態機器人,學習如何處理多模態數據流、進行系統架構設計,並優化提示設計以提升回應的準確性與效率。
  • 提升AI開發的實戰經驗:通過多個實際案例,學員將能夠在實戰中應用學到的技術,並在不同場景中測試與應用所學知識,提升在多模態AI領域的開發能力,為未來的技術應用打下堅實基礎。

 

 

適合對象

 

  • 公司主管和管理人員:可以了解如何利用AI工具提高團隊的工作效率,並制定相應的AI策略。
  • IT專業人士:對AI技術感興趣的IT專業人士,可以了解和掌握最新的AI應用技術,提升自身的專業技能。
  • 創業家和自由職業者:可以學習如何用AI工具提高自己的生產力,以應對各種工作挑戰。

 

 

先備知識

 

  • 基礎程式設計知識:建議學員應熟悉Python程式語言。這將有助於學員理解課程中的API調用、模態處理和程式開發的步驟。
  • API使用經驗:具備API(應用程式介面)調用的基本概念與操作經驗。學員將學習如何使用OpenAI API進行多模態整合,因此應熟悉API的基本運作原理,包括如何發送請求、解析回應等。
  • 具備處理圖像和語音數據的基本知識:了解如何應用現有的工具和框架來處理多模態數據(如圖像識別和語音處理),這將幫助學員順利完成多模態系統的整合開發。

 

 

課程注意事項

 

請學員自備筆電。

 

 

課程日期

 

1141/16-1/17,週四五白天9:30 ~12:00,13:00~16:30 ,共2天、計12小時。

 

 

上課地點

 

  • 主辦單位:財團法人工業技術研究院 產業人才訓練一部(台北)
  • 舉辦地點:工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北),實際地點依上課通知為準!!

 

 

報名方式

 

  • 線上報名:到工研院產業學院官網報名
  • 課程洽詢:02-2370-1111 分機304或306黃小姐

 

 

課程大綱

 

單元

內容

GPT多模態模型概述

  • GPT模型的發展歷程
  • 介紹多模態GPT,包括語言、圖像、語音處理的基本概念
  • 當前多模態技術應用案例

OpenAI API與開發環境設置

  • 開發環境設置

文字模態的基礎與應用

  • Prompt Engineering技巧與優化策略
  • 實作練習:設計簡單的文字對話機器人

圖像模態與應用

  • GPT多模態處理圖像的技術原理
  • 實作練習:結合文字與圖像的應用,如圖片標註或生成描述

語音模態與應用

  • 語音識別與語音生成技術的整合
  • 實作練習:語音轉文字、文字轉語音的應用,並整合至對話機器人

多模態模型與數據整合

  • 如何將不同模態整合至單一應用系統
  • 系統架構設計與資料處理流程

多模態機器人開發實作

  • 開發多模態對話機器人
  • 從文本輸入、圖像識別到語音互動的完整開發流程
  • 如何評估多模態機器人的性能(如準確性、回應速度)
  • 如何優化提示(Prompts)以獲得更好的回應
  • 展示多模態機器人專案

 課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利

 

 

課程費用與繳費

 

  1. 本課程費用含課程、講義、餐點。

項目

課程費用

課程原價 (每人)

$11,000 元

14天前報名 優惠價(每人)

$9,900 元

14天前報名+3()以上揪團同行 優惠價(每人)

$9,350 元

  1. 課程若未如期開班,費用將全額退還。
  2. 繳費方式

l  ATM轉帳(線上報名):繳費方式選擇「ATM轉帳」者,系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」,但此帳號只提供本課程轉帳使用,各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號!!

l  信用卡(線上報名):繳費方式選「信用卡」,直到顯示「您已完成報名手續」為止,才確實完成繳費。

l  銀行匯款(公司逕行電匯付款):土地銀行 工研院分行,帳號156-005-00002-5(土銀代碼:005)。戶名「財團法人工業技術研究院」,請回傳「帳號後五碼」與「收據」至finn@itri.org.tw黃小姐 收。

l  計畫代號扣款(工研院同仁) :請從產業學院學習網直接登入工研人報名;俾利計畫代號扣款。

 

報名確認與取消

 

1.    已完成報名與繳費之學員,課程主辦單位將於開課三天前以E-mail方式寄發上課通知函;若課程因故取消或延期,亦將以E-mail方式通知,如未收到任何通知,敬請來電確認。

2.    已完成繳費之學員如欲取消報名,請於實際上課日前以書面通知業務承辦人,主辦單位將退還80% 課程費用。

3.    學員於培訓期間如因個人因素無法繼續參與課程,將依課程退費規定辦理之:上課未逾總時數三分之一,欲辦理退費,退還所有上課費用之二分之一,上課逾總時數三分之一,則不退費。

4.    本單位保留是否接受報名之權利。

5.    如遇不可抗拒之因素,課程主辦單位保留修訂課程日期及取消課程的權利。




報名截止日:2025/01/14

開課日:2025/01/16結束日:2025/01/17定價: $11,000

時數:12 (小時) 時段:09:30 ~ 16:30

地點:台北 | 工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北) | 實際地點依上課通知為準!!!! [看地圖]

簡介


產業學院緣起
  依據行政院「挑戰2008:國家發展重點計畫」下之「國際創新研發基地」與「產業高值化」兩計畫,首重產業科技人才的效能。

•911216經科字第09103373120號函:經濟部將本院籌設工研院產業學院之工作,列為因應產業結構轉型,提 ... more

*填寫報名表能讓開課單位更有效的處理您的資料,並優先處理您的需求!


三聯式 二聯式


(重新產生)