Programa do Curso

Introdução ao AI Multimodal

  • Visão geral das capacidades multimodais da DeepSeek
  • Compreendendo o aprendizado cross-modal e suas aplicações
  • Desafios e vantagens do AI multimodal

Processamento de Texto com DeepSeek

  • Geração e análise avançadas de texto
  • Ajuste fino da DeepSeek para modelos baseados em texto
  • Análise de sentimento e compreensão do linguajar natural

Análise de Imagens com DeepSeek

  • DeepSeek Vision para reconhecimento e análise de imagens
  • Geração e aprimoramento de imagens com IA
  • Combinação de imagem e texto para aplicações baseadas em IA

Processamento de Áudio com DeepSeek

  • Uso da DeepSeek para reconhecimento e síntese de fala
  • Técnicas de extração e processamento de características de áudio
  • Integração de IA de voz com modelos de texto e imagens

Construindo Aplicações AI Multimodal

  • Combinação de texto, imagem e áudio em um único fluxo de trabalho de IA
  • Desenvolvimento de chatbots e assistentes AI multimodais
  • Estudos de caso de AI multimodal em diversas indústrias

Otimização e Ajuste Fino de Modelos AI Multimodal

  • Técnicas de otimização de desempenho para IA multimodal
  • Redução de latência e melhoria da eficiência na inferência
  • Implantação de aplicações AI multimodais em larga escala

Futuro do AI Multimodal e DeepSeek

  • Tendências emergentes em aplicações cross-modal AI
  • Estratégia da DeepSeek para avanços na IA multimodal
  • Oportunidades de inovação na IA multimodal

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de aprendizado de máquina e deep learning
  • Experiência com Python e frameworks de IA
  • Familiaridade com processamento de texto, imagem ou áudio

Público-alvo

  • Pesquisadores de IA desenvolvendo aplicações multimodais de IA
  • Desenvolvedores integrando DeepSeek para casos avançados de uso de IA
  • Cientistas de dados trabalhando em aprendizado cross-modal
 14 Horas

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