课程大纲

多模态AI简介

  • DeepSeek多模态能力概述。
  • 了解跨模态学习及其应用。
  • 多模态AI的挑战与优势。

DeepSeek文本处理

  • 高级文本生成与分析。
  • 微调DeepSeek以构建基于文本的AI模型。
  • 情感分析与自然语言理解。

DeepSeek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。
  • 结合图像与文本构建AI驱动应用。

DeepSeek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与文本和图像模型整合。

构建跨模态AI应用

  • 在单一AI工作流中整合文本、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性能优化技术。
  • 减少延迟并提升推理效率。
  • 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多模态AI发展路线图。
  • 多模态AI的创新机会。

总结与下一步

要求

  • 具备机器学习和深度学习的基础知识。
  • 有Python和AI框架的使用经验。
  • 熟悉文本、图像或音频处理。

目标学员

  • 开发多模态AI应用的AI研究人员。
  • 集成DeepSeek以应对高级AI用例的开发者。
  • 从事跨模态学习的数据科学家。
 14 小时

即将举行的公开课程

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