Ta kontakt

Kursplan

Innledning til multimodal AI

  • Overblikk over DeepSeeks multimodale evner
  • Forståelse av tverrmodal læring og applikasjoner
  • Utviklingsutfordringer og fordeler ved multimodal AI

Textbehandling med DeepSeek

  • Avansert tekstgenerering og analyse
  • Finjustering av DeepSeek for tekstbaserte AI-modeller
  • Stemningsanalyse og naturlig språkfornemmelse

Bildeanalyse med DeepSeek

  • DeepSeek Vision for gjenkjenning og analyse av bilder
  • Generering og forbedring av bilder med AI
  • Kombinasjon av bilde og tekst for AI-drevne applikasjoner

Lydbehandling med DeepSeek

  • Bruk av DeepSeek for talegjenkjenning og syntese
  • Utrekking og behandling av lyd-funksjoner
  • Integrering av tale-AI med tekst- og bilde-modeller

Bygge tverrmodale AI-applikasjoner

  • Kombinasjon av tekst, bilde og lyd i en enkelt AI-arbeidsflyt
  • Utvikling av multimodale AI-chatbots og assistenter
  • Case-studier av multimodal AI i ulike bransjer

Optimalisering og finjustering av multimodale AI-modeller

  • Teknikker for ytelsesoptimalisering av multimodal AI
  • Reduksjon av latens og forbedring av inferens-effektivitet
  • Deployering av multimodale AI-applikasjoner i stor skala

Fremtiden for multimodal AI og DeepSeek

  • Emergerende trender i tverrmodale AI-applikasjoner
  • DeepSeeks roadmap for fremgang innen multimodal AI
  • Muligheter for innovasjon innen multimodal AI

Oppsummering og neste skritt

Krav

  • Grunnleggende kunnskap om maskinlæring og dyp læring
  • Erfaring med Python og AI-rammeverk
  • Kjent med behandling av tekst, bilde eller lyd

Målgruppe

  • AI-forskere som utvikler multimodale AI-applikasjoner
  • Utviklere som integrerer DeepSeek for avanserte AI-brukstilfeller
  • Datasikere som arbeider med tverrmodal læring
 14 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Kommende kurs

Relaterte kategorier