Plan du cours

Introduction à l'IA Multimodale

  • Aperçu des capacités multimodales de DeepSeek
  • Comprendre l'apprentissage intermodal et ses applications
  • Défis et avantages de l'IA multimodale

Traitement du Texte avec DeepSeek

  • Génération avancée et analyse de texte
  • Ajustement fin de DeepSeek pour les modèles d'IA basés sur le texte
  • Analyse des sentiments et compréhension du langage naturel

Analyse d'Images avec DeepSeek

  • DeepSeek Vision pour la reconnaissance et l'analyse d'images
  • Génération et amélioration d'images par IA
  • Combinaison d'image et de texte pour les applications basées sur l'IA

Traitement Audio avec DeepSeek

  • Utilisation de DeepSeek pour la reconnaissance vocale et la synthèse
  • Techniques d'extraction et de traitement des caractéristiques audio
  • Intégration de l'IA vocale avec les modèles de texte et d'image

Création d'applications IA Intermodales

  • Combinaison du texte, des images et de l'audio dans un seul flux de travail d'IA
  • Développement de chatbots et assistants multimodaux basés sur l'IA
  • Études de cas d'applications IA intermodales dans divers secteurs

Optimisation et Ajustement Fin des Modèles Multimodaux d'IA

  • Techniques d’optimisation des performances pour l’IA multimodale
  • Réduction de la latence et amélioration de l'efficacité de l'inférence
  • Déploiement à grande échelle d'applications IA intermodales

Avenir de l'IA Multimodale et DeepSeek

  • Tendances émergentes dans les applications d'IA intermodales
  • Le plan directeur de DeepSeek pour les avancées en IA multimodale
  • Opportunités d’innovation en IA multimodale

Récapitulatif et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Connaissance de base en apprentissage automatique et en apprentissage profond
  • Expérience avec Python et les frameworks d'IA
  • Familiarité avec le traitement du texte, des images ou des données audio

Public cible

  • Chercheurs en IA développant des applications multimodales
  • Développeurs intégrant DeepSeek pour des cas d'utilisation avancés en IA
  • Scientifiques des données travaillant sur l'apprentissage intermodal
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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