Eğitim İçeriği

Multimodal AI'e Giriş

  • DeepSeek'ün çok modlu yeteneklerine genel bakış
  • Çapraz mod öğrenme ve uygulamalarını anlama
  • Çok modlu AI'nın zorlukları ve avantajları

DeepSeek ile Metin İşleme

  • Gelişmiş metin oluşturma ve analizi
  • Metin tabanlı AI modelleri için DeepSeek'ü ince ayarlama
  • Duygu analizi ve doğal dil anlama

Image Analysis ile DeepSeek

  • Görüntü tanıma ve analiz için DeepSeek Vision
  • AI ile görüntü oluşturma ve geliştirme
  • Görüntü ve metni AI destekli uygulamalarda birleştirme

DeepSeek ile Ses İşleme

  • Konuşma tanıma ve sentezi için DeepSeek kullanımı
  • Ses özellik çıkarımı ve işleme teknikleri
  • Ses AI'yı metin ve görüntü modelleriyle entegre etme

Çapraz Mod AI Uygulamaları Geliştirme

  • Metin, görüntü ve sesi tek bir AI iş akışında birleştirme
  • Çok modlu AI sohbet botları ve asistanlar geliştirme
  • Çeşitli endüstrilerde çok modlu AI örnekleri

Multimodal AI ve Fine-Tuning Modellerini Optimize Etme

  • Çok modlu AI için performans optimizasyon teknikleri
  • Gecikmeyi azaltma ve çıkarım verimliliğini artırma
  • Çok modlu AI uygulamalarını ölçekte dağıtma

Multimodal AI ve DeepSeek'ün Geleceği

  • Çapraz mod AI uygulamalarında ortaya çıkan eğilimler
  • DeepSeek'ün çok modlu AI gelişmeleri için yol haritası
  • Çok modlu AI'da yenilik fırsatları

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Makine öğrenmesi ve derin öğrenme temel bilgisi
  • Python ve AI çerçeveleri ile deneyim
  • Metin, görüntü veya ses işleme konusuna aşinalık

Hedef Kitle

  • Çok modlu AI uygulamaları geliştiren AI araştırmacıları
  • DeepSeek'ü gelişmiş AI kullanım durumları için entegre eden geliştiriciler
  • Çapraz modlu öğrenme üzerinde çalışan veri bilimcileri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler