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コース概要

マルチモーダルAI入門

  • DeepSeekが提供するマルチモーダル機能の概要
  • クロスモーダル学習とその応用分野について理解する
  • マルチモーダルAIが抱える課題と利点

DeepSeekによるテキスト処理

  • 高度なテキスト生成および分析技術
  • テキストベースのAIモデル向けにDeepSeekを微調整する方法
  • 感情分析や自然言語理解技術について学ぶ

DeepSeekによる画像解析

  • 画像認識・分析用のDeepSeek Vision機能
  • AIを用いた画像生成および加工技術
  • テキストと画像を統合したAIアプリケーション開発方法

DeepSeekによる音声処理

  • 音声認識・合成用のDeepSeek機能活用方法
  • 音声特徴量抽出および処理技術について学ぶ
  • 音声AIモデルとテキスト/画像モデルの統合手法

クロスモーダルAIアプリケーションの構築

  • 単一のAIワークフロー内でテキスト・画像・音声を統合する方法
  • マルチモーダルAIチャットボットやアシスタントの開発手法
  • さまざまな業界におけるマルチモーダルAI事例研究

マルチモーダルAIモデルの最適化と微調整

  • マルチモーダルAIの性能向上に向けた最適化手法
  • 処理遅延の削減および推論効率の改善策
  • 大規模な環境でマルチモーダルAIアプリケーションを展開する方法

マルチモーダルAIとDeepSeekの未来展望

  • クロスモーダルAI分野における新しい動向について学ぶ
  • DeepSeekが掲げるマルチモーダルAI技術開発のロードマップ
  • マルチモーダルAIにおける革新機会の探索方法

まとめおよび今後のステップ

要求

  • 機械学習および深層学習に関する基礎知識があること
  • PythonやAIフレームワークの使用経験があること
  • テキスト・画像・音声処理に精通していることが望ましい

対象者

  • マルチモーダルAIアプリケーションを開発するAI研究者
  • 高度なAI用途向けにDeepSeekを導入する開発者
  • クロスモーダル学習の研究を行うデータサイエンティスト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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