Kurzusleírás

Bevezetés a Multimodal AI-ba

  • Az DeepSeek multimodális képességeinek áttekintése
  • A keresztmodális tanulás és alkalmazások megértése
  • A multimodális AI kihívásai és előnyei

Szövegfeldolgozás DeepSeek segítségével

  • Fejlett szöveggenerálás és -elemzés
  • Finomhangolás DeepSeek szöveg alapú AI modellekhez
  • Érzelemelemzés és természetes nyelvi megértés

Image Analysis és DeepSeek

  • DeepSeek A képfelismerés és -elemzés jövőképe
  • Képek generálása és javítása mesterséges intelligencia segítségével
  • Kép és szöveg kombinálása AI-vezérelt alkalmazásokhoz

Hangfeldolgozás DeepSeek segítségével

  • DeepSeek használata beszédfelismeréshez és szintézishez
  • Hangjellemzők kinyerési és feldolgozási technikái
  • Hangos AI integrálása szöveges és képi modellekkel

Cross-Modal AI alkalmazások készítése

  • Szöveg, kép és hang kombinálása egyetlen mesterséges intelligencia munkafolyamatban
  • Multimodális AI chatbotok és asszisztensek fejlesztése
  • Esettanulmányok a multimodális AI-ról különböző iparágakban

Optimalizálás és Fine-Tuning Multimodal AI modellek

  • Teljesítményoptimalizálási technikák multimodális AI-hoz
  • A késleltetés csökkentése és a következtetések hatékonyságának javítása
  • Multimodális AI-alkalmazások nagyszabású telepítése

Multimodal AI és DeepSeek jövője

  • Feltörekvő trendek a keresztmodális AI-alkalmazásokban
  • DeepSeek útiterve a multimodális AI fejlesztésekhez
  • Innovációs lehetőségek a multimodális AI-ban

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a gépi tanulásról és a mély tanulásról
  • Tapasztalat Python és AI keretrendszerekkel
  • Szöveg-, kép- vagy hangfeldolgozás ismerete

Közönség

  • AI kutatók multimodális AI alkalmazásokat fejlesztenek
  • A fejlesztők az DeepSeek-t integrálják a fejlett AI-használati esetekhez
  • A keresztmodális tanuláson dolgozó adattudósok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák