（1）多模态大模型概述与技术演进：了解多模态学习的发展历程、核心概念及其在人工智能领域的重要地位。掌握多模态任务的主要类型：多模态理解（图文问答、视频描述）、多模态检索（跨模态搜索、图文匹配）、多模态生成（文生图、文生视频、文生3D）。学习多模态大模型的技术演进脉络：从单模态模型到多模态融合，再到多模态大模型和全模态Agent。分析典型应用场景：智能客服、医疗影像、虚拟数字人、内容审核、电商推荐等。
（2）多模态表示学习与模态对齐：深入理解不同模态数据的表示方法：文本的Transformer编码、图像的ViT/VQ-VAE编码、音频的Spectrogram编码。掌握跨模态表示学习的核心思想，学习对比学习在模态对齐中的应用。深入理解CLIP模型的架构原理（双塔结构、对比损失函数）及其在图文匹配中的核心价值。学习BLIP、ALBEF等改进模型的创新点与适用场景。
（3）多模态融合技术：掌握多模态融合的核心方法与适用场景。学习早期融合（输入级融合）、中期融合（特征级融合）、晚期融合（决策级融合）的实现原理与优缺点。理解基于Transformer的多模态融合架构，学习Flava、Unified-IO等统一多模态模型的协同训练机制。掌握多模态注意力机制在融合中的应用（协同注意力、交叉注意力）。
（4）视觉语言预训练模型：系统学习视觉语言预训练的核心技术与经典模型。掌握Flamingo、BLIP-2等高效多模态预训练模型的架构设计与训练策略。学习多模态提示工程与指令微调技术，理解多模态上下文学习（In-Context Learning）的实现方法。了解开源多模态大模型（LLaVA、Qwen-VL、CogVLM）的特点与选型策略。
（5）图像生成与可控生成技术：深入理解扩散模型（Diffusion Model）的基本原理，掌握Stable Diffusion、DALL-E等文生图模型的技术架构。学习Lora模型的概念与常用推荐，掌握提示词书写规则与优化技巧。学习图像局部重绘、画风转化、ControlNet插件原理与应用。掌握SD-WebUI与ComfyUI的工程化部署与使用。
（6）视频理解与生成技术：掌握视频理解的核心任务：视频分类、时序动作定位、视频描述、视频问答。学习VideoMAE、Timesformer等视频Transformer架构的原理。了解Sora类视频化技术的演进（VDM/MAV/AnimateDiff/SVD/DIT/Sora）。掌握文生视频模型（Runway、Pika、可灵AI）的原理与应用。学习视频生成中的运动一致性、实体一致性和3D化技术。
（7）音频与语音多模态技术：了解ASR（自动语音识别）、TTS（文本转语音）技术的基本原理。学习有声内容生成、音乐生成（Suno）、韵律模型、声音克隆技术的实现方法。掌握语音情感识别、语音合成中的情感表达技术。了解Whisper等开源语音识别模型的原理与应用。
（8）虚拟人与具身智能：掌握虚拟人生成技术的核心方法，包括数字分身生成、虚拟主播、互动唱歌、直播数字人技术。学习MetaHuman、3D数字人制作流程。了解具身智能的多模态感知与决策控制，包括激光雷达、视觉、触觉等多模态传感在机器人中的应用。
（9）多模态RAG与智能体开发：掌握多模态RAG（检索增强生成）的核心原理与技术架构。学习多模态向量检索的实现方法，包括多模态嵌入模型、跨模态检索技术。掌握LangChain、LangGraph等框架在多模态Agent开发中的应用。实践基于多模态大模型的Agent工作流设计，实现工具调用与外部系统集成。
（10）多模态模型微调与优化：掌握多模态模型的高效微调技术，包括LoRA、QLoRA、Adapter等参数高效微调方法的原理与实现。学习分布式训练技术，使用DeepSpeed、Megatron-LM等框架进行多GPU/多节点训练。掌握混合精度训练（AMP）、梯度累积等优化技巧。
（11）多模态模型评估与推理优化：掌握多模态模型的多维度评估体系：多模态问答准确率、图像生成质量（FID、CLIP Score）、视频生成流畅度、推理延迟等。学习模型量化技术（INT8/FP8量化）、推理加速框架（TensorRT、vLLM）的应用。了解模型压缩技术（知识蒸馏、模型剪枝）在多模态模型部署中的应用。
（12）多模态模型安全与前沿探索：了解多模态模型面临的安全挑战：对抗样本攻击、数据投毒、隐私泄露、内容安全审核。学习模型可解释性技术，理解多模态模型的决策过程。掌握人工智能伦理规范与多模态应用中的合规要求。展望未来趋势：世界模型、多模态与强化学习结合、量子计算融合应用等。
