Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do multimodalnej AI

  • Przegląd możliwości multimodalnych DeepSeek
  • Zrozumienie uczenia między-modalnego i jego zastosowań
  • Wyzwania i zalety multimodalnej AI

Przetwarzanie tekstu z DeepSeek

  • Zaawansowane generowanie i analiza tekstu
  • Dostrajanie DeepSeek dla 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 z wykorzystaniem 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 między-modalnej AI

  • Łączenie tekstu, obrazu i dźwięku w jednym przepływie pracy AI
  • Tworzenie między-modalnych chatbotów i asystentów AI
  • Studia przypadków między-modalnej AI w różnych branżach

Optymalizacja i dostrajanie modeli między-modalnej AI

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

Przyszłość między-modalnej AI i DeepSeek

  • Nowe trendy w aplikacjach między-modalnej AI
  • Plan rozwoju DeepSeek w zakresie między-modalnej AI
  • Możliwości innowacji w między-modalnej AI

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa wiedza na temat 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 sztucznej inteligencji
  • Programiści integrujący DeepSeek do zaawansowanych przypadków użycia AI
  • Naukowcy zajmujący się danymi, pracujący nad uczeniem między-modalnym
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie