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Programa del Curso
Introducción a Multimodal AI
- Descripción general de las capacidades multimodales de DeepSeek
- Comprender el aprendizaje y las aplicaciones cruzadas
- Desafíos y ventajas de la IA multimodal
Procesamiento de texto con DeepSeek
- Generación y análisis de texto avanzados
- Ajuste fino de DeepSeek para modelos de IA basados en texto
- Análisis de sentimientos y comprensión del lenguaje natural
Image Analysis con DeepSeek
- Visión por DeepSeek para el reconocimiento y análisis de imágenes
- Generar y mejorar imágenes con IA
- Combinar imagen y texto para aplicaciones impulsadas por IA
Procesamiento de audio con DeepSeek
- Usar DeepSeek para el reconocimiento y la síntesis de voz
- Técnicas de extracción y procesamiento de características de audio
- Integrar la IA de voz con modelos de texto e imagen
Construcción de aplicaciones de IA cruzada-modal
- Combinar texto, imagen y audio en un solo flujo de trabajo de IA
- Desarrollar chatbots y asistentes de IA multimodales
- Estudios de caso de IA multimodal en diversas industrias
Optimización y Fine-Tuning Modelos Multimodal AI
- Técnicas de optimización de rendimiento para IA multimodal
- Reducir la latencia y mejorar la eficiencia de la inferencia
- Implementar aplicaciones de IA multimodal a gran escala
Futuro de Multimodal AI y DeepSeek
- Tendencias emergentes en aplicaciones de IA cruzada-modal
- Hoja de ruta de DeepSeek para avances en IA multimodal
- Oportunidades para la innovación en IA multimodal
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de machine learning y deep learning
- Experiencia con Python y frameworks de IA
- Familiaridad con el procesamiento de texto, imagen o audio
Público
- Investigadores de IA que desarrollan aplicaciones de IA multimodales
- Desarrolladores que integran DeepSeek para casos de uso avanzados de IA
- Científicos de datos que trabajan en aprendizaje cruzado-modal
14 Horas