Course Outline

DeepSeek을 포함한 Generative AI 소개

  • 생성 AI를 위한 DeepSeek 모델 개요
  • 텍스트, 이미지 및 멀티미디어 생성 이해
  • 창의산업에 있어서 AI의 응용

텍스트 생성 및 스토리텔링 탐색

  • AI 기반 콘텐츠 생성을 위해 DeepSeek 사용
  • AI가 생성한 텍스트를 구조화하고 정제하기 위한 기술
  • AI 지원 스토리텔링 및 내러티브 도구 구축

AI 기반 이미지 및 아트 생성

  • DeepSeek 이미지 처리 및 합성을 위한 비전
  • DeepSeek을 다른 생성 모델(예: Stable Diffusion)과 결합
  • 스타일 전송 및 필터를 사용하여 AI가 생성한 이미지 향상

AI 기반 창의적 애플리케이션 개발

  • 창의적인 워크플로에 생성 AI 통합
  • AI 지원 글쓰기, 디자인 및 미디어 도구 구축
  • 성공적인 AI 기반 창의적 프로젝트의 사례 연구

AI 생성 출력 최적화

  • 일관성과 결속력을 위한 AI 대응 미세 조정
  • AI 모델의 창의성과 다양성 제어
  • AI가 생성한 콘텐츠의 윤리적 고려 사항 해결

프로덕션을 위한 AI 생성 콘텐츠 확장

  • 프로덕션에서 생성형 AI 애플리케이션 배포
  • 규모에 맞춰 AI가 생성한 콘텐츠 관리
  • 창의산업에서 책임 있는 AI 사용 보장

Generative AI의 미래 추세

  • AI가 생성하는 미디어의 발전
  • AI 지원 창의성 및 인간-AI 협업의 추세
  • 생성형 AI 애플리케이션의 미래 구축

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 모델 및 신경망에 대한 경험
  • 프로그래밍 언어에 대한 능숙함(예: Python, JavaScript)
  • 창의적인 AI 개념에 대한 기본 이해

청중

  • 생성 모델을 탐구하는 AI 연구자
  • 콘텐츠 생성을 위해 AI를 활용하는 크리에이티브 전문가
  • AI 기반 크리에이티브 애플리케이션을 개발하는 고급 개발자
 14 Hours

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