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課程簡介
介绍Multimodal AI
- 了解DeepSeek的多模态能力
- 了解跨模态学习及其应用
- 多模态AI的挑战和优势
文本处理DeepSeek
- 高级文本生成和分析
- 针对文本的AI模型对DeepSeek进行 fine-tune
- 情感分析和自然语言理解
Image Analysis与DeepSeek
- 图像识别和分析的DeepSeek视觉
- 用AI生成和增强图像
- 图像和文本结合用于AI驱动的应用程序
音频处理DeepSeek
- 利用DeepSeek进行语音识别和合成
- 音频特征提取和处理技术
- 将语音AI与文本和图像模型集成
构建跨模态AI应用程序
- 在单个AI工作流程中结合文本、图像和音频
- 开发多模态AI聊天机器人和助手
- 多行业多模态AI的案例研究
优化和Fine-TuningMultimodal AI模型
- 多模态AI的性能优化技术
- 降低延迟和提高推理效率
- 大规模部署多模态AI应用程序
Multimodal AI和DeepSeek的未来
- 跨模态AI应用中的新兴趋势
- DeepSeek在多模态AI进步方面的路线图
- 多模态AI创新的机会
总结和结论
最低要求
- 機器學習和深度學習的基本知識
- 具有Python和AI框架的經驗
- 對文本、圖像或音頻處理的熟悉程度
觀眾
- 為多模態AI應用程序開發的AI研究人員
- 為高級AI用例集成DeepSeek的開發人員
- 從事跨模態學習的數據科學家
14 時間: