Plan Szkolenia

Wprowadzenie do DeepSeek Matematyka i wizja

  • Przegląd DeepSeek Math i DeepSeek Vision
  • Kluczowe przypadki użycia w opartym na sztucznej inteligencji rozwiązywaniu problemów i przetwarzaniu obrazu
  • Porównanie z innymi modelami sztucznej inteligencji dla zadań matematycznych i wizyjnych

DeepSeek Matematyka dla rozwiązywania problemów

  • Zrozumienie możliwości sztucznej inteligencji DeepSeek Matematyka
  • Rozwiązywanie problemów algebraicznych, obliczeniowych i optymalizacyjnych
  • Zastosowanie sztucznej inteligencji do dowodzenia twierdzeń matematycznych

Wizja dla przetwarzania obrazów DeepSeek

  • Podstawy analizy obrazu opartej na sztucznej inteligencji
  • Wykorzystanie DeepSeek Vision do rozpoznawania i klasyfikacji obiektów
  • Poprawa jakości obrazu i ekstrakcja cech za pomocą sztucznej inteligencji

Wdrażanie 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 strukturami sztucznej inteligencji

Zaawansowane przetwarzanie obrazów przy użyciu sztucznej inteligencji

  • Stosowanie technik konwolucyjnych do głębokiego uczenia się w wizji
  • Segmentacja i wykrywanie obiektów przy użyciu DeepSeek Vision
  • Optymalizacja modeli AI do przetwarzania obrazu w czasie rzeczywistym

Integracja DeepSeek Math & Vision z aplikacjami

  • Osadzanie narzędzi matematycznych i wizyjnych opartych na sztucznej inteligencji w oprogramowaniu
  • Tworzenie aplikacji badawczych i inżynieryjnych opartych na sztucznej inteligencji
  • Zapewnianie dokładności i wydajności w rozwiązaniach opartych na sztucznej inteligencji

Pojawiające się trendy i praktyczne zastosowania

  • Przyszły rozwój sztucznej inteligencji w matematyce i wizji
  • Innowacyjne zastosowania sztucznej inteligencji w badaniach naukowych
  • Tworzenie skalowalnych rozwiązań AI do rozwiązywania problemów i przetwarzania obrazu

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Doświadczenie w programowaniu Python
  • Podstawowe zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego
  • Znajomość przetwarzania obrazu i rozwiązywania problemów matematycznych

Uczestnicy

  • Inżynierowie pracujący nad rozwiązywaniem problemów w oparciu o sztuczną inteligencję
  • Naukowcy analizujący złożone zbiory danych
  • Badacze stosujący sztuczną inteligencję do zadań matematycznych i wizualnych
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie