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Plan du cours

Introduction à l'IA multimodale

  • Aperçu des capacités multimodales de DeepSeek
  • Compréhension de l'apprentissage transmodal et de ses applications
  • Défis et avantages de l'IA multimodale

Traitement du texte avec DeepSeek

  • Génération et analyse textuelles avancées
  • Affinement de DeepSeek pour des modèles d'IA basés sur le texte
  • Analyse des sentiments et compréhension du langage naturel

Analyse d'images avec DeepSeek

  • DeepSeek Vision pour la reconnaissance et l'analyse d'images
  • Génération et amélioration d'images par l'IA
  • Combinaison d'images et de texte pour des applications pilotées par l'IA

Traitement audio avec DeepSeek

  • Utilisation de DeepSeek pour la reconnaissance et la synthèse vocale
  • Extraction et traitement des caractéristiques audio
  • Intégration de l'IA vocale avec des modèles textuels et visuels

Construction d'applications d'IA transmodales

  • Combinaison de texte, d'image et d'audio dans un seul flux de travail d'IA
  • Développement de chatbots et assistants IA multimodaux
  • Études de cas sur l'IA multimodale dans divers secteurs

Optimisation et affinement des modèles d'IA multimodale

  • Techniques d'optimisation des performances pour l'IA multimodale
  • Réduction de la latence et amélioration de l'efficacité de l'inférence
  • Déploiement d'applications d'IA multimodale à grande échelle

Avenir de l'IA multimodale et de DeepSeek

  • Tendances émergentes dans les applications d'IA transmodale
  • Feuille de route de DeepSeek pour les avancées en IA multimodale
  • Opportunités d'innovation en IA multimodale

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base en apprentissage automatique et en apprentissage profond
  • Expérience avec Python et les frameworks d'IA
  • Maîtrise du traitement du texte, de l'image ou de l'audio

Audience

  • Chercheurs en IA développant des applications d'IA multimodale
  • Développeurs intégrant DeepSeek pour des cas d'usage d'IA avancés
  • Scientifiques des données travaillant sur l'apprentissage transmodal
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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