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Course Outline
멀티모달 AI 소개
- DeepSeek의 멀티모달 기능 개요
- 크로스 모달 학습 및 응용 프로그램 이해
- 멀티모달 AI의 도전 과제 및 장점
DeepSeek를 통한 텍스트 처리
- 고급 텍스트 생성 및 분석
- 텍스트 기반 AI 모델을 위한 DeepSeek의 미세 조정
- 감정 분석 및 자연어 이해
DeepSeek를 통한 이미지 분석
- 이미지 인식 및 분석을 위한 DeepSeek Vision
- AI로 이미지 생성 및 향상
- AI 주도의 응용 프로그램에 이미지와 텍스트 결합
DeepSeek를 통한 오디오 처리
- 음성 인식 및 합성을 위한 DeepSeek 사용
- 오디오 특징 추출 및 처리 기술
- 음성 AI를 텍스트 및 이미지 모델과 통합
크로스 모달 AI 애플리케이션 구축
- 단일 AI 워크플로우에 텍스트, 이미지 및 오디오 결합
- 멀티모달 AI 챗봇 및 어시스턴트 개발
- 다양한 산업의 멀티모달 AI 사례 연구
멀티모달 AI 모델 최적화 및 미세 조정
- 멀티모달 AI를 위한 성능 최적화 기술
- 지연 시간을 줄이고 추론 효율성 향상
- 대규모 멀티모달 AI 애플리케이션 배포
멀티모달 AI와 DeepSeek의 미래
- 크로스 모달 AI 응용 프로그램의 emerginng trend
- DeepSeek의 멀티모달 AI 발전 로드맵
- 멀티모달 AI의 혁신 기회
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기계 학습 및 딥러닝에 대한 기본 지식
- Python과 AI 프레임워크에 대한 경험
- 텍스트, 이미지, 또는 오디오 처리에 대한 익숙함
대상
- 멀티모달 AI 애플리케이션을 개발하는 AI 연구원
- 고급 AI 사용 사례를 위해 DeepSeek을 통합하는 개발자
- 크로스모달 학습을 위한 데이터 과학자
14 Hours