План на курса

Въведение в мултимодална AI

  • Преглед на мултимодалните възможности на DeepSeek
  • Разбиране на крос-модалното обучение и приложения
  • Проблеми и преимущества на мултимодална AI

Обработка на текст с DeepSeek

  • Разширенно генериране и анализ на текст
  • Файн-тунинг на DeepSeek за текстови AI модели
  • Анализ на настроения и разбиране на естествен език

Анализ на изображения с DeepSeek

  • DeepSeek Vision за разпознаване и анализ на изображения
  • Генериране и подобряване на изображения с AI
  • Комбиниране на изображения и текст за AI приложения

Обработка на аудио с DeepSeek

  • Използване на DeepSeek за разпознаване и синтез на реч
  • Техники за екстракция и обработка на аудио характеристики
  • Интегриране на гласов AI с текстови и изображения модели

Създаване на крос-модални AI приложения

  • Комбиниране на текст, изображения и аудио в един AI процес
  • Развиване на мултимодални AI чатботове и помощници
  • Примерни случаи на мултимодална AI в различни индустрии

Оптимизация и файн-тунинг на мултимодални AI модели

  • Техники за оптимизация на производителността на мултимодална AI
  • Намаляване на закъснението и подобряване на ефективността на извода
  • Разработване на мултимодални AI приложения в масштаб

Бъдещето на мултимодална AI и DeepSeek

  • Нови тенденции в крос-модални AI приложения
  • Родопът на DeepSeek за напредъци в мултимодална AI
  • Оportunности за иновации в мултимодална AI

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Основни знания в областта на машиненото обучение и дълбокото обучение
  • Опит с Python и рамки на AI
  • Знание за обработка на текст, изображения или аудио

Целева аудитория

  • Иследователи в областта на AI, разработващи мултимодални AI приложения
  • Разработчици, интегриращи DeepSeek за напреднали AI приложения
  • Данни научници, работейки върху крос-модално обучение
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории