Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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