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

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie