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Struttura del corso
Introduzione a Multimodal AI
- Panoramica delle capacità multimodali di DeepSeek
- Comprensione dell'apprendimento e delle applicazioni cross-modali
- Sfide e vantaggi dell'intelligenza artificiale multimodale
Elaborazione del testo con DeepSeek
- Generazione e analisi avanzata del testo
- Ottimizzazione DeepSeek per modelli di intelligenza artificiale basati su testo
- Analisi del sentimento e comprensione del linguaggio naturale
Image Analysis con DeepSeek
- DeepSeek Visione per il riconoscimento e l'analisi delle immagini
- Generazione e miglioramento delle immagini con l'intelligenza artificiale
- Combinazione di immagini e testo per applicazioni basate sull'intelligenza artificiale
Elaborazione audio con DeepSeek
- Utilizzo di DeepSeek per il riconoscimento e la sintesi vocale
- Tecniche di estrazione ed elaborazione delle caratteristiche audio
- Integrazione dell'intelligenza artificiale vocale con modelli di testo e immagini
Creazione di applicazioni AI multimodali
- Combinazione di testo, immagine e audio in un unico flusso di lavoro AI
- Sviluppo di chatbot e assistenti AI multimodali
- Casi di studio di intelligenza artificiale multimodale in vari settori
Ottimizzazione e Fine-Tuning Multimodal AI Modelli
- Tecniche di ottimizzazione delle prestazioni per l'intelligenza artificiale multimodale
- Riduzione della latenza e miglioramento dell'efficienza dell'inferenza
- Distribuzione di applicazioni AI multimodali su larga scala
Futuro di Multimodal AI e DeepSeek
- Tendenze emergenti nelle applicazioni AI cross-modali
- DeepSeek La roadmap per i progressi dell'intelligenza artificiale multimodale
- Opportunità di innovazione nell'intelligenza artificiale multimodale
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenza di base dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo
- Esperienza con Python e framework AI
- Familiarità con l'elaborazione di testo, immagini o audio
Pubblico
- Ricercatori di intelligenza artificiale che sviluppano applicazioni di intelligenza artificiale multimodali
- Sviluppatori che integrano DeepSeek per casi di utilizzo di intelligenza artificiale avanzata
- Gli scienziati dei dati lavorano sull'apprendimento cross-modale
14 ore