Programa do Curso

Introdução a Multimodal AI

  • Panorâmica das capacidades multimodais da DeepSeek
  • Compreender a aprendizagem multimodal e as aplicações
  • Desafios e vantagens da IA multimodal

Processamento de texto com a DeepSeek

  • Geração e análise avançadas de texto
  • Afinação da DeepSeek para modelos de IA baseados em texto
  • Análise de sentimentos e compreensão da linguagem natural

Image Analysis com DeepSeek

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

Processamento de áudio com DeepSeek

  • Utilização de DeepSeek para reconhecimento e síntese de voz
  • Técnicas de extração e processamento de caraterísticas de áudio
  • Integrar a IA da voz com modelos de texto e imagem

Criar aplicações de IA multimodais

  • Combinar texto, imagem e áudio num único fluxo de trabalho de IA
  • Desenvolver chatbots e assistentes de IA multimodais
  • Estudos de casos de IA multimodal em vários sectores

Otimizar e Fine-Tuning Multimodal AI Modelos

  • Técnicas de otimização do desempenho para IA multimodal
  • Reduzir a latência e melhorar a eficiência da inferência
  • Implementar aplicações de IA multimodal à escala

Futuro de Multimodal AI e DeepSeek

  • Tendências emergentes nas aplicações de IA multimodal
  • Roteiro da DeepSeek para os avanços da IA multimodal
  • Oportunidades de inovação na IA multimodal

Resumo e próximas etapas

Requisitos

  • Conhecimentos básicos de aprendizagem automática e aprendizagem profunda
  • Experiência com Python e quadros de IA
  • Familiaridade com processamento de texto, imagem ou áudio

Público-alvo

  • Investigadores de IA que desenvolvem aplicações de IA multimodal
  • Programadores que integram DeepSeek para casos de utilização avançada de IA
  • Cientistas de dados que trabalham com aprendizagem multimodal
 14 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

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