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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