Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do DeepSeek Math & Vision
- Przegląd DeepSeek Math i DeepSeek Vision
- Kluczowe zastosowania w rozwiązywaniu problemów i przetwarzaniu obrazów napędzanych sztuczną inteligencją
- Porównanie z innymi modelami AI do zadań matematycznych i wizyjnych
DeepSeek Math do rozwiązywania problemów
- Zrozumienie możliwości AI DeepSeek Math
- Rozwiązywanie problemów algebrycznych, rachunku różniczkowego i optymalizacji
- Zastosowanie AI do dowodzenia twierdzeń matematycznych
DeepSeek Vision do przetwarzania obrazów
- Podstawy analizy obrazów opartych na sztucznej inteligencji
- Używanie DeepSeek Vision do rozpoznawania i klasyfikacji obiektów
- Poprawa jakości obrazu i ekstrakcja cech z użyciem AI
Wdrazanie rozwiązywania problemów napędzanych sztuczną inteligencją
- Automatyzowanie obliczeń matematycznych z DeepSeek Math
- Generowanie krokowych rozwiązań z użyciem AI
- Łączenie DeepSeek Math z innymi ramami AI
Zaawansowane przetwarzanie obrazów z użyciem sztucznej inteligencji
- Zastosowanie technik konwolucyjnych do uczenia głębokiego w wizji
- Segmentacja i wykrywanie obiektów z użyciem DeepSeek Vision
- Optymalizowanie modeli AI do przetwarzania obrazów w czasie rzeczywistym
Integracja DeepSeek Math & Vision w aplikacje
- Wbudowywanie narzędzi matematycznych i wizyjnych napędzanych sztuczną inteligencją w oprogramowanie
- Budowanie zaawansowanych aplikacji badawczych i inżynierskich z użyciem AI
- Zapewnienie dokładności i wydajności rozwiązań napędzanych sztuczną inteligencją
Nowe trendy i praktyczne zastosowania
- Przyszłe rozwinięcia AI dla matematyki i wizji
- Innowacyjne zastosowania AI w badaniach naukowych
- Budowanie skalowalnych rozwiązań AI do rozwiązywania problemów i przetwarzania obrazów
Podsumowanie i następne kroki
Wymagania
- Doświadczenie w programowaniu Python Zasadnicze zrozumienie pojęć uczenia maszynowego Znajomość przetwarzania obrazów i rozwiązywania problemów matematycznych
Grupa docelowa
- Inżynierowie pracujący nad rozwiązywaniem problemów napędzanych AI Naukowcy danych analizujący złożone zestawy danych Badacze stosujący AI do zadań matematycznych i wizualnych
14 godzin