感谢您发送咨询!我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订!我们的团队成员将很快与您联系。
课程大纲
多模态AI简介
- DeepSeek多模态能力概述
- 跨模态学习与应用的理解
- 多模态AI的挑战与优势
使用DeepSeek进行文本处理
- 高级文本生成与分析
- 微调DeepSeek以优化文本AI模型
- 情感分析与自然语言理解
使用DeepSeek进行图像分析
- DeepSeek Vision用于图像识别与分析
- 使用AI生成与增强图像
- 结合图像与文本开发AI驱动应用
使用DeepSeek进行音频处理
- 使用DeepSeek进行语音识别与合成
- 音频特征提取与处理技术
- 将语音AI与文本和图像模型集成
构建跨模态AI应用
- 在单一AI工作流中结合文本、图像和音频
- 开发多模态AI聊天机器人与助手
- 多模态AI在各行业的案例研究
优化与微调多模态AI模型
- 多模态AI的性能优化技术
- 减少延迟并提高推理效率
- 大规模部署多模态AI应用
多模态AI与DeepSeek的未来
- 跨模态AI应用的新兴趋势
- DeepSeek在多模态AI发展中的路线图
- 多模态AI中的创新机会
总结与下一步
要求
- 机器学习和深度学习的基础知识
- 具备Python和AI框架的使用经验
- 熟悉文本、图像或音频处理
受众
- 开发多模态AI应用的AI研究人员
- 为高级AI用例集成DeepSeek的开发者
- 从事跨模态学习的数据科学家
14 小时