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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: