课程大纲

介绍Multimodal AI

  • 了解DeepSeek的多模态能力
  • 了解跨模态学习及其应用
  • 多模态AI的挑战和优势

文本处理DeepSeek

  • 高级文本生成和分析
  • 针对文本的AI模型对DeepSeek进行 fine-tune
  • 情感分析和自然语言理解

Image Analysis与DeepSeek

  • 图像识别和分析的DeepSeek视觉
  • 用AI生成和增强图像
  • 图像和文本结合用于AI驱动的应用程序

音频处理DeepSeek

  • 利用DeepSeek进行语音识别和合成
  • 音频特征提取和处理技术
  • 将语音AI与文本和图像模型集成

构建跨模态AI应用程序

  • 在单个AI工作流程中结合文本、图像和音频
  • 开发多模态AI聊天机器人和助手
  • 多行业多模态AI的案例研究

优化和Fine-TuningMultimodal AI模型

  • 多模态AI的性能优化技术
  • 降低延迟和提高推理效率
  • 大规模部署多模态AI应用程序

Multimodal AI和DeepSeek的未来

  • 跨模态AI应用中的新兴趋势
  • DeepSeek在多模态AI进步方面的路线图
  • 多模态AI创新的机会

总结和结论

要求

  • 机器学习和深度学习的基本知识
  • 具有Python和AI框架的经验
  • 对文本、图像或音频处理的熟悉程度

观众

  • 为多模态AI应用程序开发的AI研究人员
  • 为高级AI用例集成DeepSeek的开发人员
  • 从事跨模态学习的数据科学家
 14 小时

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