課程簡介

多模態AI簡介

  • DeepSeek多模態能力概述
  • 跨模態學習與應用的理解
  • 多模態AI的挑戰與優勢

使用DeepSeek進行文本處理

  • 高級文本生成與分析
  • 微調DeepSeek以優化文本AI模型
  • 情感分析與自然語言理解

使用DeepSeek進行圖像分析

  • DeepSeek Vision用於圖像識別與分析
  • 使用AI生成與增強圖像
  • 結合圖像與文本開發AI驅動應用

使用DeepSeek進行音頻處理

  • 使用DeepSeek進行語音識別與合成
  • 音頻特徵提取與處理技術
  • 將語音AI與文本和圖像模型集成

構建跨模態AI應用

  • 在單一AI工作流中結合文本、圖像和音頻
  • 開發多模態AI聊天機器人與助手
  • 多模態AI在各行業的案例研究

優化與微調多模態AI模型

  • 多模態AI的性能優化技術
  • 減少延遲並提高推理效率
  • 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發展中的路線圖
  • 多模態AI中的創新機會

總結與下一步

最低要求

  • 機器學習和深度學習的基礎知識
  • 具備Python和AI框架的使用經驗
  • 熟悉文本、圖像或音頻處理

受衆

  • 開發多模態AI應用的AI研究人員
  • 爲高級AI用例集成DeepSeek的開發者
  • 從事跨模態學習的數據科學家
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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