Đề cương khóa học

Giới thiệu về Multimodal AI

  • Tổng quan về khả năng đa phương tiện của DeepSeek
  • Hiểu biết về học tập và ứng dụng đa phương tiện
  • Thách thức và ưu điểm của Multimodal AI

Xử lý văn bản với DeepSeek

  • Sinh và phân tích văn bản nâng cao
  • Điều chỉnh DeepSeek cho các mô hình AI dựa trên văn bản
  • Phân tích cảm xúc và hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên

Phân tích hình ảnh với DeepSeek

  • DeepSeek Vision cho nhận diện và phân tích hình ảnh
  • Sinh và cải thiện hình ảnh với AI
  • Kết hợp hình ảnh và văn bản cho các ứng dụng AI

Xử lý âm thanh với DeepSeek

  • Sử dụng DeepSeek cho nhận diện và tổng hợp giọng nói
  • Kỹ thuật trích xuất và xử lý đặc trưng âm thanh
  • Tích hợp AI giọng nói với các mô hình văn bản và hình ảnh

Xây dựng ứng dụng AI đa phương tiện

  • Kết hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh trong một luồng làm việc AI
  • Phát triển chatbot và trợ lý AI đa phương tiện
  • Các trường hợp nghiên cứu về AI đa phương tiện trong các ngành công nghiệp

Tối ưu hóa và điều chỉnh mô hình Multimodal AI

  • Các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất cho Multimodal AI
  • Giảm độ trễ và cải thiện hiệu suất suy luận
  • Triển khai các ứng dụng AI đa phương tiện trên quy mô lớn

Tương lai của Multimodal AI và DeepSeek

  • Các xu hướng mới nổi trong ứng dụng AI đa phương tiện
  • Đường cong phát triển của DeepSeek cho các tiến bộ Multimodal AI
  • Các cơ hội sáng tạo trong Multimodal AI

Tóm lược và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Kiến thức cơ bản về học máy và học sâu
  • Kinh nghiệm với Python và các khung AI
  • Quan sát về xử lý văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh

Đối tượng

  • Các nhà nghiên cứu AI phát triển ứng dụng AI đa phương tiện
  • Các nhà phát triển tích hợp DeepSeek cho các trường hợp sử dụng AI nâng cao
  • Các nhà khoa học dữ liệu làm việc với học liên phương tiện
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan