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

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