Kursplan

Introduksjon til multimodal AI

  • Oversikt over DeepSeek’s multimodal evner
  • Forståelse av kryssmodal læring og anvendelser
  • Utfordringer og fordeler med multimodal AI

Tekstbehandling med DeepSeek

  • Avansert tekstgenerering og analyse
  • Finetuning av DeepSeek for tekstbaserte AI-modeller
  • Sentimentanalyse og forståelse av naturlig språk

Bildeanalyse med DeepSeek

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

Lydbehandling med DeepSeek

  • Bruk av DeepSeek for talegenkjennelse og syntese
  • Teknikker for ekstraksjon og behandling av lydfunksjoner
  • Integrering av stemme-AI med tekst- og bilde-modeller

Bygging av kryssmodal AI-applikasjoner

  • Kombinering av tekst, bilde og lyd i en AI-arbeidsflyt
  • Utvikling av multimodal AI-chatbots og assistenter
  • Saksstudier av multimodal AI i ulike bransjer

Optimalisering og finetuning av multimodal AI-modeller

  • Optimaliseringsteknikker for multimodal AI
  • Reduksjon av latens og forbedring av inferenseffektivitet
  • Utplassering av multimodal AI-applikasjoner i stor skala

Framtid for multimodal AI og DeepSeek

  • Oppstigende trender i kryssmodal AI-applikasjoner
  • DeepSeek’s vei for fremtidige multimodal AI-innovasjoner
  • Muligheter for innovasjon i multimodal AI

Sammenfatning og neste trinn

Krav

  • Grunnleggende kunnskap om maskinlæring og dybdelæring
  • Erfaring med Python og AI-rammeverk
  • Kjennskap til tekst-, bilde- eller lydbehandling

Målgruppe

  • AI-forskere som utvikler multimodale AI-applikasjoner
  • Utviklere som integrerer DeepSeek for avanserte AI-brukstilfeller
  • Datavitere som arbeider med kryssmodal læring
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories