Kursplan

Introduktion till Multimodal AI

  • Översikt över DeepSeeks multimodala funktioner
  • Förståelse för tvärmodal inlärning och tillämpningar
  • Utmaningar och fördelar med multimodal AI

Textbehandling med DeepSeek

  • Avancerad textgenerering och analys
  • Finjustering av DeepSeek för textbaserade AI-modeller
  • Sentimentanalys och förståelse av naturligt språk

Image Analysis med DeepSeek

  • DeepSeek Vision för bildigenkänning och analys
  • Generera och förbättra bilder med AI
  • För att kombinera bild och text för AI-drivna applikationer

Bearbetning av ljud med DeepSeek

  • Att använda DeepSeek för taligenkänning och syntes
  • Audio feature extraction och bearbetningstekniker
  • Integrera röst-AI med text- och bildmodeller

Bygga Cross-Modal AI-applikationer

  • Att kombinera text, bild och ljud i ett enda AI-arbetsflöde
  • Utveckla multimodala AI-chattbotar och assistenter
  • Fallstudier av multimodal AI i olika industrier

Optimera och Fine-Tuning Multimodal AI Modeller

  • Prestandaoptimeringstekniker för multimodal AI
  • Reducera latens och förbättra slutsatseffektiviteten
  • Distribuera multimodala AI-applikationer i stor skala

Framtiden för Multimodal AI och DeepSeek

  • Framväxande trender inom tvärmodal AI
  • DeepSeeks färdplan för multimodala AI-framsteg
  • Möjligheter till innovation inom multimodal AI

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande kunskaper i maskininlärning och djupinlärning
  • Erfarenhet av Python och AI-ramverk
  • Familiarity med text-, bild- eller ljudbehandling

Målgrupp

  • AI-forskare som utvecklar multimodala AI-applikationer
  • Utvecklare som integrerar DeepSeek för avancerade AI-användningsfall
  • Data scientists som arbetar med tvärmodal inlärning
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier