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Programa do Curso

Introdução à IA Multimodal

  • Noção geral das capacidades multimodais do DeepSeek
  • Compreensão do aprendizado entre modalidades e suas aplicações
  • Desafios e vantagens da IA multimodal

Processamento de Texto com DeepSeek

  • Geração e análise avançada de texto
  • Ajuste fino do DeepSeek para modelos de IA baseados em texto
  • Análise de sentimento e compreensão de linguagem natural

Análise de Imagens com DeepSeek

  • DeepSeek Vision para reconhecimento e análise de imagens
  • Geração e aprimoramento de imagens com IA
  • Combinação de imagem e texto para aplicações impulsionadas por IA

Processamento de Áudio com DeepSeek

  • Uso do DeepSeek para reconhecimento e síntese de fala
  • Técnicas de extração e processamento de características de áudio
  • Integração de IA de voz com modelos de texto e imagem

Construção de Aplicações de IA entre Modalidades

  • Combinação de texto, imagem e áudio em um único fluxo de trabalho de IA
  • Desenvolvimento de chatbots e assistentes de IA multimodal
  • Estudos de caso de IA multimodal em várias indústrias

Otimização e Ajuste Fino de Modelos de IA Multimodal

  • Técnicas de otimização de desempenho para IA multimodal
  • Redução de latência e melhoria da eficiência da inferência
  • Implantação de aplicações de IA multimodal em larga escala

Futuro da IA Multimodal e do DeepSeek

  • Tendências emergentes em aplicações de IA entre modalidades
  • Roadmap do DeepSeek para avanços em IA multimodal
  • Oportunidades de inovação em IA multimodal

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
  • Experiência com Python e frameworks de IA
  • Familiaridade com processamento de texto, imagem ou áudio

Público-Alvo

  • Pesquisadores de IA desenvolvendo aplicações de IA multimodal
  • Desenvolvedores integrando o DeepSeek para casos de uso avançados de IA
  • Cientistas de dados trabalhando com aprendizado entre modalidades
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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