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Schulungsübersicht
Einführung in die mehrmodalen KI-Systeme
- Überblick über DeepSeeks mehrmodale Fähigkeiten
- Verständnis der grenzüberschreitenden Lernprozesse und Anwendungen
- Herausforderungen und Vorteile von mehrmodalen KI-Systemen
Textverarbeitung mit DeepSeek
- Fortgeschrittene Textgenerierung und -analyse
- Anpassung von DeepSeek für textbasierte KI-Modelle
- Sentimentanalyse und natürlichsprachliche Verständnisfähigkeiten
Bildanalyse mit DeepSeek
- DeepSeek Vision für die Erkennung und Analyse von Bildern
- Generierung und Verbesserung von Bildern durch KI
- Kombinieren von Bildern und Texten für AI-gesteuerte Anwendungen
Audiosignalverarbeitung mit DeepSeek
- Nutzung von DeepSeek für Spracherkennung und -synthese
- Techniken der Extraktion und Verarbeitung audiometrischer Merkmale
- Integrieren von Stimmen-AI mit Text- und Bildmodellen
Erstellen von mehrmodalen KI-Anwendungen
- Kombinieren von Text, Bildern und Audiosignalen in einem einzigen AI-Prozesswerk
- Entwicklung von mehrmodalen KI-Chatbots und Assistenten
- Fallstudien zu mehrmodalen KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen
Optimierung und Anpassung von mehrmodalen KI-Modellen
- Techniken zur Leistungssteigerung bei mehrmodalen KI-Systemen
- Reduzieren der Latenz und Verbesserung der Effizienz der Inferenz
- Skalierbare Bereitstellung von mehrmodalen KI-Anwendungen
Zukunft der mehrmodalen KI und DeepSeek
- Aufstrebende Trends in den Anwendungen grenzüberschreitender KI-Systeme
- DeepSeeks Strategie für Fortschritte bei mehrmodalen KI-Systemen
- Chancen zur Innovation in der mehrmodalen KI
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse der maschinellen und tiefen Lernalgorithmen
- Erfahrung mit Python und KI-Frameworks
- Vertrautheit mit Text-, Bild- oder Audionutzung
Zielgruppe
- KI-Forscher, die mehrmodale KI-Anwendungen entwickeln
- Entwickler, die DeepSeek für erweiterte KI-Szenarien integrieren
- Datenwissenschaftler, die an multimodalem Lernen arbeiten
14 Stunden