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課程簡介

多模態 AI 簡介

  • DeepSeek 多模態能力概覽
  • 了解跨模態學習與應用
  • 多模態 AI 的優勢與挑戰

使用 DeepSeek 處理文字

  • 先進的文字生成與分析
  • 為基於文字的 AI 模型微調 DeepSeek
  • 情感分析與自然語言理解

使用 DeepSeek 進行影像分析

  • DeepSeek Vision 用於影像辨識與分析
  • 利用 AI 生成與增強影像
  • 結合文字與影像以建構 AI 應用

使用 DeepSeek 處理音訊

  • 使用 DeepSeek 進行語音辨識與合成
  • 音訊特徵提取與處理技術
  • 將語音 AI 整合至文字與影像模型

建構跨模態 AI 應用

  • 在單一 AI 工作流程中結合文字、影像和音訊
  • 開發多模態 AI 聊天機器人與助手
  • 多模態 AI 在各產業的個案研究

優化與微調多模態 AI 模型

  • 多模態 AI 效能優化技術
  • 降低延遲並提升推論效率
  • 大規模部署多模態 AI 應用

多模態 AI 與 DeepSeek 的未來

  • 跨模態 AI 應用的新興趨勢
  • DeepSeek 在多模態 AI 進展上的路線圖
  • 多模態 AI 創新的機會

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備機器學習與深度學習基礎知識
  • 熟悉 Python 及 AI 框架
  • 了解文字、影像或音訊處理

受眾

  • 正在開發多模態 AI 應用的 AI 研究人員
  • 整合 DeepSeek 以實現先進 AI 用例的開發者
  • 從事跨模態學習研究的數據科學家
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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