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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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