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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