Course Outline

Multimodal AI 소개

  • DeepSeek의 멀티모달 기능 개요
  • 크로스 모달 학습 및 응용 프로그램 이해
  • 멀티모달 AI의 과제와 장점

DeepSeek을 사용한 텍스트 처리

  • 고급 텍스트 생성 및 분석
  • 텍스트 기반 AI 모델을 위한 미세 조정DeepSeek
  • 감정 분석 및 자연어 이해

Image Analysis와 DeepSeek

  • DeepSeek 이미지 인식 및 분석을 위한 비전
  • AI를 이용한 이미지 생성 및 향상
  • AI 기반 애플리케이션을 위한 이미지와 텍스트 결합

DeepSeek을 사용한 오디오 처리

  • DeepSeek을 음성 인식 및 합성에 사용
  • 오디오 특징 추출 및 처리 기술
  • 음성 AI를 텍스트 및 이미지 모델과 통합

크로스 모달 AI 애플리케이션 구축

  • 단일 AI 워크플로에서 텍스트, 이미지 및 오디오 결합
  • 멀티모달 AI 챗봇 및 어시스턴트 개발
  • 다양한 산업에서의 멀티모달 AI 사례 연구

최적화 및 Fine-Tuning Multimodal AI 모델

  • 멀티모달 AI를 위한 성능 최적화 기술
  • 지연 시간 단축 및 추론 효율성 향상
  • 대규모 멀티모달 AI 애플리케이션 배포

Multimodal AI과 DeepSeek의 미래

  • 크로스 모달 AI 애플리케이션의 새로운 트렌드
  • DeepSeek 다중 모드 AI 발전을 위한 로드맵
  • 멀티모달 AI 혁신의 기회

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신러닝과 딥러닝의 기본 지식
  • Python 및 AI 프레임워크에 대한 경험
  • 텍스트, 이미지 또는 오디오 처리에 대한 지식

청중

  • 멀티모달 AI 애플리케이션을 개발하는 AI 연구원
  • 고급 AI 사용 사례를 위해 DeepSeek를 통합하는 개발자
  • 크로스 모달 학습을 연구하는 데이터 과학자
 14 Hours

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