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Schulungsübersicht

Einführung in multimodale KI

  • Übersicht der multimodalen Fähigkeiten von DeepSeek
  • Verständnis von cross-modalem Lernen und Anwendungen
  • Herausforderungen und Vorteile multimodaler KI

Textverarbeitung mit DeepSeek

  • Fortgeschrittene Textgenerierung und -analyse
  • Fine-Tuning von DeepSeek für textbasierte KI-Modelle
  • Stimmungsanalyse und natürliches Sprachverständnis

Bildanalyse mit DeepSeek

  • DeepSeek Vision für Bilderkennung und -analyse
  • Generierung und Verbesserung von Bildern mit KI
  • Kombination von Bildern und Text für KI-gestützte Anwendungen

Audioverarbeitung mit DeepSeek

  • Nutzung von DeepSeek für Spracherkennung und -synthese
  • Techniken zur Audio-Merkmalsextraktion und Verarbeitung
  • Integration von Stimme-KI mit Text- und Bildmodellen

Entwicklung cross-modeller KI-Anwendungen

  • Kombination von Text, Bild und Audio in einem einzelnen KI-Arbeitsablauf
  • Entwicklung multimodaler KI-Chatbots und Assistenten
  • Case Studies zu multimodaler KI in verschiedenen Branchen

Optimierung und Feinjustierung multimodaler KI-Modelle

  • Leistungsoptimierungstechniken für multimodale KI
  • Reduzierung der Latenzzeit und Verbesserung der Inferenzeffizienz
  • Bereitstellung multimodaler KI-Anwendungen in grossem Massstab

Zukunft der multimodalen KI und DeepSeek

  • Aufkommende Trends in cross-modellen KI-Anwendungen
  • Die Roadmap von DeepSeek für Fortschritte in der multimodalen KI
  • Innovationsmöglichkeiten in der multimodalen KI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in maschinellem Lernen und Deep Learning
  • Erfahrung mit Python und KI-Frameworks
  • Vertrautheit mit der Verarbeitung von Texten, Bildern oder Audio

Zielgruppe

  • KI-Forschende, die multimodale KI-Anwendungen entwickeln
  • Entwicklerinnen und Entwickler, die DeepSeek für erweiterte KI-Use Cases integrieren
  • Data Scientists, die an cross-modalem Lernen arbeiten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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