Kontakt aufnehmen

Schulungsübersicht

Einführung in die multimodale KI

  • Überblick über die multimodalen Fähigkeiten von DeepSeek
  • Grundlagen des multimodalen Lernens und seine Anwendungsgebiete
  • Herausforderungen und Vorteile der multimodalen KI

Textverarbeitung mit DeepSeek

  • Fortgeschrittene Textgenerierung und -analyse
  • Feinabstimmung von DeepSeek-Modellen für textbasierte Anwendungen
  • Sentimentanalyse sowie Verständnis natürlicher Sprache

Bildanalyse mit DeepSeek

  • DeepSeek Vision zur Erkennung und Analyse von Bildern
  • Erstellung und Optimierung von Bildern mittels KI
  • Kombination von Bildern und Text in künstlich-intelligenten Anwendungen

Audioverarbeitung mit DeepSeek

  • Einsatz von DeepSeek für Spracherkennung und -synthese
  • Extraktion sowie Verarbeitung akustischer Merkmale
  • Integration von Sprach-KI in Modelle zur Verarbeitung von Text und Bildern

Entwicklung multimodaler KI-Anwendungen

  • Kombination von Text, Bild und Audio innerhalb eines einzigen Workflows
  • Konstruktion multimodaler Chatbots und Assistenten
  • Fallstudien aus verschiedenen Branchen zur Anwendung multimodaler KI

Optimierung und Feinabstimmung multimodaler KI-Modelle

  • Techniken zur Leistungssteigerung multimodaler KI-Systeme
  • Reduktion von Verzögerungen sowie Verbesserung der Inferenzgeschwindigkeit
  • Skalierbare Bereitstellung multimodaler KI-Anwendungen

Zukunft der multimodalen KI und DeepSeek

  • Aktuelle Trends in der Entwicklung multimodaler KI-Anwendungen
  • Die zukünftigen Schritte von DeepSeek im Bereich der multimodalen KI
  • Möglichkeiten für Innovationen im Feld der multimodalen KI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und tiefes Lernen
  • Erfahrung mit Python sowie gängigen KI-Frameworks
  • Kenntnisse in der Verarbeitung von Text, Bildern oder Audio

Zielgruppe

  • KI-Forscher, die multimodale KI-Anwendungen entwickeln möchten.
  • Entwickler, die DeepSeek in komplexe KI-Systeme integrieren wollen.
  • Datenwissenschaftler, die sich mit multimodalem Lernen beschäftigen.
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien