Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do multimodalnej AI

  • Przegląd możliwości multimodalnych DeepSeek
  • Zrozumienie nauki między modalnościami i jej zastosowań
  • Wyzwania i zalety multimodalnej AI

Przetwarzanie tekstu z DeepSeek

  • Zaawansowane generowanie i analiza tekstu
  • Dostosowywanie DeepSeek do modeli AI opartych na tekście
  • Analiza sentymentu i zrozumienie języka naturalnego

Analiza obrazu z DeepSeek

  • DeepSeek Vision do rozpoznawania i analizy obrazu
  • Generowanie i ulepszanie obrazów za pomocą AI
  • Łączenie obrazu i tekstu w aplikacjach napędzanych AI

Przetwarzanie dźwięku z DeepSeek

  • Wykorzystanie DeepSeek do rozpoznawania i syntezy mowy
  • Techniki ekstrakcji i przetwarzania cech dźwiękowych
  • Integracja głosowej AI z modelami tekstowymi i obrazowymi

Tworzenie aplikacji multimodalnej AI

  • Łączenie tekstu, obrazu i dźwięku w jednym przepływie pracy AI
  • Tworzenie multimodalnych chatbotów i asystentów AI
  • Studia przypadków multimodalnej AI w różnych branżach

Optymalizacja i dostosowywanie modeli multimodalnej AI

  • Techniki optymalizacji wydajności dla multimodalnej AI
  • Redukcja opóźnień i poprawa efektywności wnioskowania
  • Wdrażanie aplikacji multimodalnej AI na dużą skalę

Przyszłość multimodalnej AI i DeepSeek

  • Nowe trendy w aplikacjach między modalnościami
  • Plan rozwoju DeepSeek w zakresie multimodalnej AI
  • Możliwości innowacji w multimodalnej AI

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego i głębokiego uczenia
  • Doświadczenie w pracy z Pythonem i frameworkami AI
  • Znajomość przetwarzania tekstu, obrazu lub dźwięku

Grupa docelowa

  • Badacze AI rozwijający aplikacje multimodalnej AI
  • Programiści integrujący DeepSeek do zaawansowanych przypadków użycia AI
  • Naukowcy zajmujący się danymi, pracujący nad nauką między modalnościami
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie