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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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