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Schulungsübersicht

Einführung in multimodale KI

  • Überblick über die multimodalen Fähigkeiten von DeepSeek
  • Verstehen von übergreifendem Lernen und dessen Anwendungen
  • Herausforderungen und Vorteile der multimodalen KI

Textverarbeitung mit DeepSeek

  • Fortschrittliche Textgenerierung und -analyse
  • Verfeinerung von DeepSeek für textbasierte KI-Modelle
  • Stimmungsanalyse und natürliches Sprachverständnis

Bildanalyse mit DeepSeek

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

Audioverarbeitung mit DeepSeek

  • Nutzung von DeepSeek für Spracherkennung und -synthese
  • Extraktion und Verarbeitung von Audio-Features
  • Integration von Sprach-KI mit Text- und Bildmodellen

Entwicklung übergreifender KI-Anwendungen

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

Optimierung und Verfeinerung multimodaler KI-Modelle

  • Techniken zur Leistungssteigerung der multimodalen KI
  • Reduzierung der Latenz und Verbesserung der Inferenzeffizienz
  • Skalierbare Bereitstellung von multimodalen KI-Anwendungen

Zukunft der multimodalen KI und DeepSeek

  • Neue Trends in übergreifenden KI-Anwendungen
  • Roadmap von DeepSeek für Fortschritte in der multimodalen KI
  • Innovationsmöglichkeiten im Bereich der multimodalen KI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse im Bereich Machine Learning und Deep Learning
  • Erfahrung mit Python und KI-Frameworks
  • Vertrautheit mit der Verarbeitung von Text, Bildern oder Audio

Zielgruppe

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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