Návrh Školení

Úvod do Multimodal AI

  • Přehled multimodálních schopností DeepSeek
  • Pochopení crossmodálního učení a aplikací
  • Výzvy a výhody multimodální umělé inteligence

Zpracování textu pomocí DeepSeek

  • Pokročilé generování a analýza textu
  • Jemné doladění DeepSeek pro textové modely umělé inteligence
  • Analýza sentimentu a porozumění přirozenému jazyku

Image Analysis s DeepSeek

  • DeepSeek Vize pro rozpoznávání a analýzu obrazu
  • Generování a vylepšování obrázků pomocí AI
  • Kombinace obrázku a textu pro aplikace řízené umělou inteligencí

Zpracování zvuku s DeepSeek

  • Použití DeepSeek pro rozpoznávání a syntézu řeči
  • Techniky extrakce a zpracování zvukových prvků
  • Integrace hlasové umělé inteligence s textovými a obrazovými modely

Vytváření multimodálních aplikací umělé inteligence

  • Kombinace textu, obrázků a zvuku v jediném pracovním postupu AI
  • Vývoj multimodálních chatbotů a asistentů AI
  • Případové studie multimodální umělé inteligence v různých odvětvích

Optimalizace a Fine-Tuning Multimodal AI modely

  • Techniky optimalizace výkonu pro multimodální AI
  • Snížení latence a zlepšení efektivity odvození
  • Nasazení multimodálních aplikací umělé inteligence ve velkém měřítku

Budoucnost Multimodal AI a DeepSeek

  • Rozvíjející se trendy v crossmodálních aplikacích umělé inteligence
  • Cestovní mapa DeepSeek pro multimodální pokroky AI
  • Příležitosti pro inovace v multimodální umělé inteligenci

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní znalosti strojového učení a hlubokého učení
  • Zkušenosti s Python a AI frameworky
  • Znalost zpracování textu, obrazu nebo zvuku

Publikum

  • Výzkumníci AI vyvíjející multimodální aplikace AI
  • Vývojáři integrující DeepSeek pro pokročilé případy použití AI
  • Datoví vědci pracující na crossmodálním učení
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie