План на курса

Въведение в Multimodal AI

  • Преглед на мултимодалните възможности на DeepSeek.
  • Разбиране на кръстосано обучение и приложения
  • Предизвикателства и предимства на мултимодалния ИИ

Обработка на текст с DeepSeek

  • Разширено генериране и анализ на текст
  • Фина настройка DeepSeek за текстово базирани AI модели
  • Анализ на настроението и разбиране на естествения език

Image Analysis с DeepSeek

  • DeepSeek Визия за разпознаване и анализ на изображения
  • Генериране и подобряване на изображения с AI
  • Комбиниране на изображение и текст за приложения, управлявани от AI

Аудио обработка с DeepSeek

  • Използване на DeepSeek за разпознаване и синтез на реч
  • Техники за извличане и обработка на аудио характеристики
  • Интегриране на гласов AI с модели на текст и изображения

Изграждане на крос-модални AI приложения

  • Комбиниране на текст, изображение и аудио в един AI работен процес
  • Разработване на мултимодални AI чатботове и асистенти
  • Казуси от мултимодален AI в различни индустрии

Оптимизиране и Fine-Tuning Multimodal AI модели

  • Техники за оптимизиране на производителността за мултимодален AI
  • Намаляване на латентността и подобряване на ефективността на извода
  • Внедряване на мултимодални AI приложения в мащаб

Бъдещето на Multimodal AI и DeepSeek

  • Нововъзникващи тенденции в кросмодалните AI приложения
  • Пътна карта на DeepSeek за мултимодален AI напредък
  • Възможности за иновации в мултимодалния AI

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основни познания за машинно обучение и дълбоко обучение
  • Опит с Python и AI frameworks
  • Познаване на обработката на текст, изображение или аудио

Публика

  • Изследователи на AI, разработващи мултимодални AI приложения
  • Разработчици, интегриращи DeepSeek за напреднали случаи на използване на AI
  • Учени по данни, работещи върху кръстосано обучение
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории