Kurzusleírás

Multimodal AI bevezetése

  • Áttekintés a DeepSeek multimodális képességeiről
  • Az átmodális tanulás és alkalmazások megértése
  • A multimodális AI kihívásai és előnyei

Szövegfeldolgozás a DeepSeek segítségével

  • Haladó szöveggenerálás és elemzés
  • A DeepSeek finomhangolása szövegalapú AI-modellekhez
  • Érzéstani elemzés és természetes nyelvfelismerés

Képfeldolgozás a DeepSeek segítségével

  • DeepSeek Vision képfelismeréshez és elemzéshez
  • Képgenerálás és javítás AI segítségével
  • Kép és szöveg kombinálása AI-meghajtott alkalmazásokhoz

Hangfeldolgozás a DeepSeek segítségével

  • DeepSeek használata beszédfelismerésre és szintézisre
  • Hangjellemzők kivonása és feldolgozása
  • Szöveg- és képmodellekkel integrált beszédfelismerés

Cross-modális AI alkalmazások fejlesztése

  • Szöveg, kép és hang kombinálása egyetlen AI-folyamatban
  • Multimodális AI chatbotek és asszisztensek fejlesztése
  • Multimodális AI alkalmazásai különböző iparágakban

Multimodális AI modellek optimalizálása és finomhangolása

  • Teljesítményoptimalizálási technikák multimodális AI számára
  • Késleltetés csökkentése és inferenciatörés hatékonyságának növelése
  • Multimodális AI alkalmazások skálázható telepítése

A multimodális AI és a DeepSeek jövője

  • Újdonságok az átmodális AI alkalmazásaiban
  • DeepSeek útvonala a multimodális AI fejlesztéseihez
  • Innovációs lehetőségek multimodális AI területén

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Gépesített tanulás és mélytanulás alapvető ismeretei
  • Python és AI keretek tapasztalata
  • Szöveg, kép vagy hang feldolgozás ismerete

Célközönség

  • Multimodális AI alkalmazások fejlesztésére szánt AI kutatók
  • DeepSeek integrálása advanced AI használati esetekhez szánt fejlesztők
  • Keresztmodalitásos tanulásra szánt adattudósok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák