Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
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