Đề cương khóa học

Giới thiệu về Multimodal AI

  • Tổng quan về khả năng đa phương thức của DeepSeek
  • Hiểu về học đa phương thức và các ứng dụng của nó
  • Thách thức và lợi ích của AI đa phương thức

Xử lý văn bản với DeepSeek

  • Tạo và phân tích văn bản nâng cao
  • Tinh chỉnh DeepSeek cho các mô hình AI dựa trên văn bản
  • Phân tích tình cảm và hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Image Analysis với DeepSeek

  • DeepSeek Vision cho nhận dạng và phân tích hình ảnh
  • Tạo và nâng cao hình ảnh bằng AI
  • Kết hợp hình ảnh và văn bản cho các ứng dụng AI

Xử lý âm thanh với DeepSeek

  • Sử dụng DeepSeek cho nhận dạng và tổng hợp giọng nói
  • Các 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 các ứng dụng AI đa phương thức

  • Kết hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh trong một quy trình AI duy nhất
  • Phát triển chatbot và trợ lý AI đa phương thức
  • Các nghiên cứu điển hình về AI đa phương thức trong các ngành công nghiệp khác nhau

Tối ưu hóa và Fine-Tuning Mô hình Multimodal AI

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

Tương lai của Multimodal AI và DeepSeek

  • Các xu hướng mới nổi trong các ứng dụng AI đa phương thức
  • Lộ trình của DeepSeek cho các tiến bộ AI đa phương thức
  • Cơ hội đổi mới trong AI đa phương thức

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Requirements

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

Đối tượng

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

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories