Plan du cours

Introduction à Multimodal AI

  • Vue d'ensemble des capacités multimodales de DeepSeek.
  • Comprendre l'apprentissage multimodal et ses applications
  • Défis et avantages de l'IA multimodale

Traitement de texte avec DeepSeek

  • Génération et analyse avancées de textes
  • Réglage fin de DeepSeek pour les modèles d'IA basés sur le texte
  • Analyse des sentiments et compréhension du langage naturel

Image Analysis avec DeepSeek

  • DeepSeek Vision pour la reconnaissance et l'analyse d'images
  • Générer et améliorer des images avec l'IA
  • Combinaison d'images et de textes pour des applications basées sur l'IA

Traitement audio avec DeepSeek

  • Utilisation de DeepSeek pour la reconnaissance et la synthèse de la parole
  • Techniques d'extraction et de traitement des caractéristiques audio
  • Intégrer l'IA vocale aux modèles de texte et d'image

Création d'applications d'IA multimodales

  • Combiner le texte, l'image et l'audio dans un seul flux de travail d'IA
  • Développement de chatbots et d'assistants d'IA multimodale
  • Études de cas d'IA multimodale dans divers secteurs d'activité

Optimisation et Fine-Tuning Multimodal AI modèles

  • Techniques d'optimisation des performances pour l'IA multimodale
  • Réduction de la latence et amélioration de l'efficacité de l'inférence
  • Déploiement d'applications d'IA multimodale à grande échelle

Avenir de Multimodal AI et DeepSeek

  • Tendances émergentes dans les applications d'IA multimodale
  • Feuille de route de DeepSeek pour les progrès de l'IA multimodale
  • Possibilités d'innovation dans le domaine de l'IA multimodale

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond
  • Expérience avec Python et les frameworks d'IA
  • Familiarité avec le traitement du texte, de l'image ou de l'audio.

Audience

  • Chercheurs en IA développant des applications d'IA multimodales
  • Développeurs intégrant DeepSeek pour des cas d'utilisation avancés de l'IA
  • Scientifiques des données travaillant sur l'apprentissage multimodal
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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