Cursusaanbod

Introductie tot Multimodal AI

  • Overzicht van de multimodale mogelijkheden van DeepSeek
  • Cross-modale leren en toepassingen begrijpen
  • Uitdagingen en voordelen van multimodale AI

Tekstverwerking met DeepSeek

  • Geavanceerde tekstgeneratie en -analyse
  • DeepSeek verfijnen voor op tekst gebaseerde AI-modellen
  • Sentimentanalyse en natural language understanding

Image Analysis met DeepSeek

  • DeepSeek Vision voor beeldherkenning en -analyse
  • Afbeeldingen genereren en verbeteren met AI
  • Beeld en tekst combineren voor AI-gestuurde toepassingen

Audio Processing met DeepSeek

  • DeepSeek gebruiken voor spraakherkenning en synthese
  • Audiofeature-extractie en verwerkingstechnieken
  • Voice AI integreren met tekst- en beeldmodellen

Bouwen van Cross-Modal AI-toepassingen

  • Tekst, beeld en audio combineren in een enkele AI-workflow
  • Multimodale AI-chatbots en -assistenten ontwikkelen
  • Casestudy's van multimodale AI in verschillende industrieën

Optimaliseren en Fine-Tuning Multimodal AI Modellen

  • Prestatienoptimalisatietechnieken voor multimodale AI
  • Latency verminderen en de efficiëntie van inferentie verbeteren
  • Multimodale AI-toepassingen op schaal implementeren

Toekomst van Multimodal AI en DeepSeek

  • Opkomende trends in cross-modale AI-toepassingen
  • De roadmap van DeepSeek voor multimodale AI-vooruitgangen
  • Kansen voor innovatie in multimodale AI

Samenvatting en next steps

Vereisten

  • Basiskennis van machine learning en deep learning
  • Ervaring met Python en AI-frameworks
  • Familiariteit met tekst-, beeld- of audioprocessing

Doelgroep

  • AI-onderzoekers die multimodale AI-toepassingen ontwikkelen
  • Ontwikkelaars die DeepSeek integreren voor geavanceerde AI-toepassingen
  • Datawetenschappers die werken aan cross-modale learning
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën