Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Multimodal AI

  • Przegląd multimodalnych możliwości DeepSeek
  • Zrozumienie multimodalnego uczenia się i aplikacji
  • Wyzwania i zalety multimodalnej sztucznej inteligencji

Przetwarzanie tekstu za pomocą DeepSeek

  • Zaawansowane generowanie i analiza tekstu
  • Dostrajanie DeepSeek dla tekstowych modeli sztucznej inteligencji
  • Analiza nastrojów i rozumienie języka naturalnego

Image Analysis z DeepSeek

  • Wizja do rozpoznawania i analizy obrazów DeepSeek
  • Generowanie i ulepszanie obrazów za pomocą sztucznej inteligencji
  • Łączenie obrazu i tekstu dla aplikacji opartych na sztucznej inteligencji

Przetwarzanie dźwięku z DeepSeek

  • Używanie DeepSeek do rozpoznawania i syntezy mowy
  • Techniki ekstrakcji i przetwarzania funkcji audio
  • Integracja głosowej sztucznej inteligencji z modelami tekstu i obrazu

Tworzenie intermodalnych aplikacji sztucznej inteligencji

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

Optymalizacja i Fine-Tuning Multimodal AI Modele

  • Techniki optymalizacji wydajności dla multimodalnej sztucznej inteligencji
  • Zmniejszanie opóźnień i poprawa wydajności wnioskowania
  • Wdrażanie multimodalnych aplikacji AI na dużą skalę

Przyszłość Multimodal AI i DeepSeek

  • Pojawiające się trendy w intermodalnych aplikacjach sztucznej inteligencji
  • Mapa drogowa DeepSeek dla postępów w multimodalnej sztucznej inteligencji
  • Możliwości innowacji w multimodalnej sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

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

Odbiorcy

  • Badacze AI opracowujący multimodalne aplikacje AI
  • Programiści integrujący DeepSeek dla zaawansowanych przypadków użycia sztucznej inteligencji
  • Naukowcy zajmujący się danymi pracujący nad uczeniem multimodalnym
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie