Kom i kontakt

Kursplan

Inledning till multimodal AI

  • Översikt över DeepSeeks multimodala kapacitet
  • Förståelse för tvärmodellt lärande och dess tillämpningar
  • Utmaningar och fördelar med multimodal AI

Textbearbetning med DeepSeek

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

Bildanalys med DeepSeek

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

Ljudbearbetning med DeepSeek

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

Bygga tvärmodella AI-applikationer

  • Kombinera text, bild och ljud i en enda AI-arbetsflöde
  • Utveckla multimodala AI-chatbotar och assistenter
  • Fallstudier om multimodal AI i olika branscher

Optimering och finjustering av multimodala AI-modeller

  • Prestandaoptimeringstekniker för multimodal AI
  • Minska latens och förbättra inferensens effektivitet
  • Distribuera multimodala AI-applikationer i stor skala

Framtiden för multimodal AI och DeepSeek

  • Uppkommande trender inom tvärmodella AI-användningsfall
  • DeepSeeks roadmap för framsteg inom multimodal AI
  • Möjligheter för innovation inom multimodal AI

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande kunskaper inom maskininlärning och djupinlärning
  • Erfarenhet av Python och AI-ramverk
  • Kunskap 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 tvärmodellt lärande
 14 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier