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Temario del curso

Introducción a la IA Multimodal

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

Procesamiento de Texto con DeepSeek

  • Generación y análisis avanzado de texto.
  • Afinamiento de DeepSeek para modelos de IA basados en texto.
  • Análisis de sentimientos y comprensión del lenguaje natural.

Análisis de Imágenes con DeepSeek

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

Procesamiento de Audio con DeepSeek

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

Construcción de Aplicaciones de IA entre Modalidades

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

Optimización y Afinamiento de Modelos de IA Multimodal

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

Futuro de la IA Multimodal y DeepSeek

  • Tendencias emergentes en aplicaciones de IA entre modalidades.
  • Hoja de ruta de DeepSeek para el avance de la IA multimodal.
  • Oportunidades de innovación en el ámbito de la IA multimodal.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

  • Investigadores de IA que desarrollan aplicaciones multimodales.
  • Desarrolladores que integran DeepSeek para casos de uso avanzados de IA.
  • Científicos de datos enfocados en el aprendizaje entre modalidades.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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