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

Requirements

  • 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 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories