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Temario del curso

Introducción a la IA multimodal

  • Visión general de las capacidades multimodales de DeepSeek.
  • Comprensión del aprendizaje intermodal y sus aplicaciones.
  • Desafíos y ventajas de la IA multimodal.

Procesamiento de texto con DeepSeek

  • Generación y análisis avanzados de texto.
  • Ajuste fino de DeepSeek para modelos de IA basados en texto.
  • Análisis de sentimiento y comprensión del lenguaje natural.

Análisis de imágenes con DeepSeek

  • DeepSeek Vision para el reconocimiento y análisis de imágenes.
  • Generación y mejora de imágenes con IA.
  • Combinación de imagen y texto para aplicaciones impulsadas por IA.

Procesamiento de audio con DeepSeek

  • Uso de DeepSeek para el reconocimiento y la síntesis de voz.
  • Técnicas de extracción y procesamiento de características de audio.
  • Integración de IA de voz con modelos de texto e imagen.

Desarrollo de aplicaciones de IA intermodal

  • Combinación de texto, imagen y audio en un único flujo de trabajo de IA.
  • Desarrollo de chatbots y asistentes de IA multimodal.
  • Estudios de caso de IA multimodal en diversas industrias.

Optimización y ajuste fino de modelos de IA multimodal

  • Técnicas de optimización del rendimiento para la IA multimodal.
  • Reducción de la latencia y mejora de la eficiencia de la inferencia.
  • Implementación de aplicaciones de IA multimodal a gran escala.

El futuro de la IA multimodal y DeepSeek

  • Tendencias emergentes en aplicaciones de IA intermodal.
  • Hojas de ruta de DeepSeek para los avances en IA multimodal.
  • Oportunidades de innovación en la IA multimodal.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
  • Experiencia con Python y frameworks de IA.
  • Conocimiento del procesamiento de texto, imagen o audio.

Público objetivo

  • Investigadores de IA que desarrollan aplicaciones de IA multimodal.
  • Desarrolladores que integran DeepSeek para casos de uso de IA avanzada.
  • Científicos de datos que trabajan en aprendizaje intermodal.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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