Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji wielomodowej
- Przegląd możliwości wielomodowych DeepSeek
- Zrozumienie uczenia się międzymodalnego i jego zastosowań
- Wyzwania i zalety sztucznej inteligencji wielomodowej
Przetwarzanie tekstu z DeepSeek
- Zaawansowane generowanie i analizowanie tekstu
- Dostrajanie DeepSeek do modeli AI opartych na tekście
- Analiza sentymentu i zrozumienie języka naturalnego
Analiza obrazów z DeepSeek
- DeepSeek Vision do rozpoznawania i analizowania obrazów
- Generowanie i poprawa obrazów za pomocą sztucznej inteligencji
- Kombinowanie obrazów i tekstu w aplikacjach sterowanych przez sztuczną inteligencję
Przetwarzanie dźwięku z DeepSeek
- Używanie DeepSeek do rozpoznawania i syntezy mowy
- Techniki ekstrakcji i przetwarzania cech dźwiękowych
- Integracja sztucznej inteligencji głosowej z modelami tekstu i obrazu
Budowanie aplikacji sztucznej inteligencji wielomodowej
- Kombinowanie tekstu, obrazu i dźwięku w jednym przepływie AI
- Rozwijanie multimodalnych chatbotów i asystentów AI
- Przykłady zastosowań sztucznej inteligencji wielomodowej w różnych branżach
Optymalizowanie i dostrajanie modeli sztucznej inteligencji wielomodowej
- Techniki optymalizacji wydajności sztucznej inteligencji wielomodowej
- Zmniejszanie opóźnień i poprawa wydajności inferencji
- Wdrażanie aplikacji sztucznej inteligencji wielomodowej na dużą skalę
Przyszłość sztucznej inteligencji wielomodowej i DeepSeek
- Nadchodzące trendy w aplikacjach sztucznej inteligencji międzymodalnej
- Plan rozwoju DeepSeek w dziedzinie sztucznej inteligencji wielomodowej
- Możliwości innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji wielomodowej
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowa wiedza na temat uczenia maszynowego i uczenia głębokiego
- Doświadczenie z Pythonem i ramami AI
- Znajomość przetwarzania tekstu, obrazów lub dźwięku
Uczestnicy
- Badacze AI rozwijający aplikacje multimodalne AI
- Programiści integrujący DeepSeek dla zaawansowanych przypadków użycia AI
- Naukowcy danych pracujący nad uczeniem krzyżowym
14 godzin