Schulungsübersicht

Einführung in Multimodal AI

  • Überblick über die multimodalen Fähigkeiten von DeepSeek
  • Verständnis von multimodalem Lernen und Anwendungen
  • Herausforderungen und Vorteile der multimodalen KI

Textverarbeitung mit DeepSeek

  • Fortgeschrittene Texterzeugung und -analyse
  • Feinabstimmung DeepSeek für textbasierte KI-Modelle
  • Gefühlsanalyse und natürliches Sprachverständnis

Image Analysis mit DeepSeek

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

Audioverarbeitung mit DeepSeek

  • Verwendung von DeepSeek für Spracherkennung und -synthese
  • Techniken zur Extraktion und Verarbeitung von Audiomerkmalen
  • Integration von Sprach-KI mit Text- und Bildmodellen

Aufbau modalübergreifender KI-Anwendungen

  • Kombinieren von Text, Bild und Audio in einem einzigen KI-Workflow
  • Entwicklung von multimodalen KI-Chatbots und Assistenten
  • Fallstudien zu multimodaler KI in verschiedenen Branchen

Optimieren und Fine-Tuning Multimodal AI Modelle

  • Techniken zur Leistungsoptimierung für multimodale KI
  • Verringerung der Latenz und Verbesserung der Inferenz-Effizienz
  • Einsatz von multimodalen KI-Anwendungen in großem Maßstab

Zukunft von Multimodal AI und DeepSeek

  • Aufkommende Trends bei multimodalen KI-Anwendungen
  • Die Roadmap von DeepSeek für multimodale KI-Fortschritte
  • Chancen für Innovationen in der multimodalen KI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in maschinellem Lernen und Deep Learning
  • Erfahrung mit Python und KI-Frameworks
  • Vertrautheit mit Text-, Bild- oder Audioverarbeitung

Zielgruppe

  • KI-Forscher, die multimodale KI-Anwendungen entwickeln
  • Entwickler, die DeepSeek für fortgeschrittene KI-Anwendungsfälle integrieren
  • Datenwissenschaftler, die an multimodalem Lernen arbeiten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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