Bądźmy w kontakcie

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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie