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 przypadki użycia w rozwiązywaniu problemów i przetwarzaniu obrazów opartym na sztucznej inteligencji
- Porównanie z innymi modelami sztucznej inteligencji do zadań matematycznych i wizualnych
DeepSeek Math do rozwiązywania problemów
- Zrozumienie możliwości sztucznej inteligencji DeepSeek Math
- Rozwiązywanie problemów algebraicznych, rachunkowych i optymalizacyjnych
- Stosowanie sztucznej inteligencji do dowodzenia twierdzeń matematycznych
DeepSeek Vision do przetwarzania obrazów
- Podstawy analizy obrazów opartej na sztucznej inteligencji
- Wykorzystywanie DeepSeek Vision do rozpoznawania i klasyfikacji obiektów
- Poprawa jakości obrazów i ekstrakcja cech za pomocą sztucznej inteligencji
Implementowanie rozwiązywania problemów opartego na sztucznej inteligencji
- Automatyzacja obliczeń matematycznych za pomocą DeepSeek Math
- Generowanie rozwiązań krok po kroku za pomocą sztucznej inteligencji
- Łączenie DeepSeek Math z innymi frameworkami sztucznej inteligencji
Zaawansowane przetwarzanie obrazów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
- Stosowanie technik konwolucyjnych do głębokiego uczenia w przetwarzaniu obrazów
- Segmentacja i wykrywanie obiektów za pomocą DeepSeek Vision
- Optymalizacja modeli sztucznej inteligencji do przetwarzania obrazów w czasie rzeczywistym
Integracja DeepSeek Math & Vision z aplikacjami
- Osadzanie narzędzi matematycznych i wizualnych opartych na sztucznej inteligencji w oprogramowaniu
- Tworzenie aplikacji badawczych i inżynierskich wzbogaconych o sztuczną inteligencję
- Zapewnianie dokładności i wydajności w rozwiązaniach opartych na sztucznej inteligencji
Nowe trendy i praktyczne zastosowania
- Przyszłe rozwinięcia sztucznej inteligencji w matematyce i przetwarzaniu obrazów
- Innowacyjne zastosowania sztucznej inteligencji w badaniach naukowych
- Tworzenie skalowalnych rozwiązań sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów i przetwarzania obrazów
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
- Podstawowa znajomość koncepcji uczenia maszynowego
- Znajomość przetwarzania obrazów i rozwiązywania problemów matematycznych
Odbiorcy
- Inżynierowie pracujący nad rozwiązywaniem problemów opartych na sztucznej inteligencji
- Naukowcy danych analizujący złożone zbiory danych
- Badacze stosujący sztuczną inteligencję do zadań matematycznych i wizualnych
14 godzin