Návrh Školení

Úvod do vícemodálního umělého rozumění (AI)

  • Přehled o vícemodálních schopnostech DeepSeeku
  • Pojetí křížového modálního učení a jeho aplikace
  • Výzvy a výhody vícemodální AI

Zpracování textu pomocí DeepSeeku

  • Pokročilé generování a analýza textu
  • Nakládání s DeepSeekem pro modely AI založené na textu
  • Analýza nálady a porozumění přirozenému jazyku

Analýza obrázků pomocí DeepSeeku

  • DeepSeek Vision pro rozpoznávání a analýzu obrázků
  • Generování a zlepšování obrázků s využitím AI
  • Kombinace obrázku a textu pro AI aplikace

Zpracování zvuku pomocí DeepSeeku

  • Využití DeepSeeku pro rozpoznávání řeči a syntézu hlasu
  • Techniky extrakce a zpracování akustických funkcí
  • Integrace AI hlasu s textovými a obrázkovými modely

Vytváření vícemodálních AI aplikací

  • Kombinování textu, obrázku a zvuku v jednom AI pracovním postupu
  • Rozvoj vícemodálných AI chatbotů a asistentů
  • Případové studie o vícemodální AI ve různých odvětvích

Optimalizace a nakládání s vícemodálními AI modely

  • Techniky optimalizace pro vícemodální AI
  • Snížení latence a zlepšení efektivity odvozování
  • Nasazování vícemodálních AI aplikací v rozsahu

Budoucnost vícemodální AI a DeepSeeku

  • Vznikající trendy v křížových modálních AI aplikacích
  • Cesta rozvoje DeepSeeku pro pokročilá vícemodální AI schopnosti
  • Možnosti inovace ve vícemodální AI

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní znalosti strojového učení a hlubokého učení
  • Zkušenosti s Pythonem a AI rámci
  • Srozumění s textovým, obrázkovým nebo zvukovým zpracováním

Cílová skupina

  • AI výzkumníci vyvíjející vícekteré modální AI aplikace
  • Vývojáři integrující DeepSeek pro pokročilé AI použití
  • Datoví vědci pracující na křížovém učení modálních dat
 14 hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie