Kursplan

Introduksjon til Multimodal AI

  • Oversikt over DeepSeek sine multimodale muligheter
  • Forstå tverrmodal læring og applikasjoner
  • Utfordringer og fordeler med multimodal AI

Tekstbehandling med DeepSeek

  • Avansert tekstgenerering og analyse
  • Finjustering DeepSeek for tekstbaserte AI-modeller
  • Sentimentanalyse og naturlig språkforståelse

Image Analysis med DeepSeek

  • DeepSeek Visjon for bildegjenkjenning og analyse
  • Generer og forbedre bilder med AI
  • Kombinere bilde og tekst for AI-drevne applikasjoner

Lydbehandling med DeepSeek

  • Bruker DeepSeek for talegjenkjenning og syntese
  • Teknikker for utvinning og prosessering av lydfunksjoner
  • Integrering av stemme-AI med tekst- og bildemodeller

Bygge Cross-Modal AI-applikasjoner

  • Kombiner tekst, bilde og lyd i én enkelt AI-arbeidsflyt
  • Utvikle multimodale AI chatbots og assistenter
  • Kasusstudier av multimodal AI i ulike bransjer

Optimalisering og Fine-Tuning Multimodal AI modeller

  • Ytelsesoptimaliseringsteknikker for multimodal AI
  • Reduserer latens og forbedrer slutningseffektivitet
  • Utplassering av multimodale AI-applikasjoner i stor skala

Fremtiden til Multimodal AI og DeepSeek

  • Nye trender i tverrmodale AI-applikasjoner
  • DeepSeek sitt veikart for multimodale AI-fremskritt
  • Muligheter for innovasjon innen multimodal AI

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Grunnleggende kunnskap om maskinlæring og dyp læring
  • Erfaring med Python og AI-rammeverk
  • Kjennskap til tekst-, bilde- eller lydbehandling

Publikum

  • AI-forskere utvikler multimodale AI-applikasjoner
  • Utviklere som integrerer DeepSeek for avansert AI-bruk
  • Dataforskere jobber med tverrmodal læring
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories