Kursplan

Introduktion till multimodal AI

  • Översikt över DeepSeek’s multimodala förmågor
  • Förståelse för korsmodal lärande och applikationer
  • Utmaningar och fördelar med multimodal AI

Textbearbetning med DeepSeek

  • Avancerad textgenerering och analys
  • Finajustering av DeepSeek för textbaserade AI-modeller
  • Känslomätsning och förståelse för naturligt språk

Bildanalys med DeepSeek

  • DeepSeek Vision för bildigenkänning och analys
  • Generering och förbättring av bilder med AI
  • Kombination av bild och text för AI-drivna applikationer

Audioprocessering med DeepSeek

  • Användning av DeepSeek för taligenkänning och syntes
  • Tekniker för extraktion och bearbetning av ljudfunktioner
  • Integration av röst-AI med text och bildmodeller

Byggande av korsmodala AI-applikationer

  • Kombination av text, bild och ljud i en enda AI-arbetsflöde
  • Utveckling av multimodala AI-chatbots och assistenter
  • Fallstudier av multimodal AI i olika branscher

Optimering och finjustering av multimodala AI-modeller

  • Prestandaoptimeringstekniker för multimodal AI
  • Minskning av latens och förbättring av inferenseffektivitet
  • Distribuering av multimodala AI-applikationer i stor skala

Framtiden för multimodal AI och DeepSeek

  • Uppkommande trender i korsmodala AI-applikationer
  • DeepSeek’s vägkarta för framsteg inom multimodal AI
  • Möjligheter till innovation inom multimodal AI

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande kunskaper i maskininlärning och djupinlärning
  • Erfarenhet av Python och AI-ramverk
  • Kännedom om text-, bild- eller ljudbearbetning

Målgrupp

  • AI-forskare som utvecklar multimodala AI-applikationer
  • Utvecklare som integrerar DeepSeek för avancerade AI-användningsfall
  • Datavetare som arbetar med korsmodal inlärning
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier