Course Outline

Pengantar Multimodal AI

  • Tinjauan umum kemampuan multimodal DeepSeek
  • Memahami pembelajaran lintas modal dan aplikasinya
  • Tantangan dan keuntungan AI multimodal

Pengolahan Teks dengan DeepSeek

  • Pembuatan dan analisis teks tingkat lanjut
  • Penyetelan halus DeepSeek untuk model AI berbasis teks
  • Analisis sentimen dan pemahaman bahasa alami

Image Analysis dengan DeepSeek

  • DeepSeek Visi untuk pengenalan dan analisis gambar
  • Menghasilkan dan meningkatkan gambar dengan AI
  • Menggabungkan gambar dan teks untuk aplikasi berbasis AI

Pengolahan Audio dengan DeepSeek

  • Menggunakan DeepSeek untuk pengenalan dan sintesis ucapan
  • Teknik ekstraksi dan pemrosesan fitur audio
  • Mengintegrasikan AI suara dengan model teks dan gambar

Membangun Aplikasi AI Lintas-Modal

  • Menggabungkan teks, gambar, dan audio dalam alur kerja AI tunggal
  • Mengembangkan chatbot dan asisten AI multimodal
  • Studi kasus AI multimodal di berbagai industri

Mengoptimalkan dan Fine-Tuning Multimodal AI Model

  • Teknik optimasi kinerja untuk AI multimodal
  • Mengurangi latensi dan meningkatkan efisiensi inferensi
  • Menerapkan aplikasi AI multimodal dalam skala besar

Masa Depan Multimodal AI dan DeepSeek

  • Tren yang muncul dalam aplikasi AI lintas modal
  • DeepSeekPeta jalan untuk kemajuan AI multimodal
  • Peluang inovasi dalam AI multimodal

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Pengetahuan dasar tentang pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam
  • Pengalaman dengan Python dan kerangka kerja AI
  • Keakraban dengan pemrosesan teks, gambar, atau audio

Hadirin

  • Peneliti AI mengembangkan aplikasi AI multimodal
  • Pengembang mengintegrasikan DeepSeek untuk kasus penggunaan AI tingkat lanjut
  • Ilmuwan data yang bekerja pada pembelajaran lintas modalitas
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories