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課程簡介

多模態 AI 介紹

  • DeepSeek 多模態功能概述
  • 理解跨模態學習及其應用
  • 多模態 AI 的挑戰與優勢

使用 DeepSeek 處理文字

  • 進階文字生成與分析
  • 微調 DeepSeek 以建立基於文字的 AI 模型
  • 情感分析与自然语言理解

使用 DeepSeek 進行影像分析

  • DeepSeek Vision 用於影像識別和分析
  • 利用 AI 生成和增強影像
  • 結合影像與文字以驅動 AI 應用

使用 DeepSeek 處理音訊

  • 使用 DeepSeek 進行語音識別和合成
  • 音訊特徵提取與處理技術
  • 將語音 AI 與文字及影像模型整合

建構跨模態 AI 應用

  • 在單一 AI 工作流中整合文字、影像和音訊
  • 開發多模態 AI 聊天機器人及助手
  • 多模態 AI 在各產業的案例研究

優化與微調多模態 AI 模型

  • 多模態 AI 的效能優化技術
  • 降低延遲並提高推理效率
  • 大規模部署多模態 AI 應用

多模態 AI 與 DeepSeek 的未來

  • 跨模態 AI 應用的新興趨勢
  • DeepSeek 在多模態 AI 進展方面的路線圖
  • 多模態 AI 創新的機遇

總結與下一步

最低要求

  • 具備機器學習和深度學習的基本知識
  • 有使用 Python 和 AI 框架的經驗
  • 熟悉文字、影像或音訊處理

受訓對象

  • 開發多模態 AI 應用的 AI 研究人員
  • 整合 DeepSeek 以實現進階 AI 用例的開發者
  • 從事跨模態學習的資料科學家
 14 小時

課程分類