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コース概要
マルチモーダルAI入門
- DeepSeekのマルチモーダル機能の概要
- クロスモーダル学習とアプリケーションの理解
- マルチモーダルAIの課題と利点
DeepSeekを使用したテキスト処理
- 高度なテキスト生成と分析
- テキストベースのAIモデルにDeepSeekを微調整する
- 感情分析と自然言語理解
DeepSeekを使用した画像解析
- 画像認識と解析のためのDeepSeek Vision
- AIを使用した画像生成と強化
- テキストと画像を組み合わせたAI駆動型アプリケーション
DeepSeekを使用した音声処理
- 音声認識と合成のためのDeepSeek使用法
- 音響特徴抽出と処理技術
- テキストと画像モデルに音声AIを統合する
クロスモーダルAIアプリケーションの構築
- 単一のAIワークフローでテキスト、画像、音声を組み合わせる
- マルチモーダルAIチャットボットとアシスタントの開発
- さまざまな産業におけるマルチモーダルAIの事例研究
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のパフォーマンス最適化技術
- 潜在的な遅延の削減と推論効率の向上
- 大規模なマルチモーダルAIアプリケーションの展開
マルチモーダルAIとDeepSeekの未来
- クロスモーダルAIアプリケーションにおける新規トレンド
- DeepSeekのマルチモーダルAI進化へのロードマップ
- マルチモーダルAIでの革新の機会
まとめと次なるステップ
要求
- 機械学習と深層学習の基本的な知識
- PythonとAIフレームワークの使用経験
- テキスト、画像、または音声処理の知識
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
- DeepSeekを統合して高度なAIユースケースに対応する開発者
- クロスモーダル学習に取り組むデータサイエンティスト
14 時間