Kurzusleírás

Bevezetés a DeepSeek Math & Vision-ba

  • A DeepSeek Math és DeepSeek Vision áttekintése
  • Kulcsfontosságú alkalmazási területek a mesterséges intelligencia által hajtott problémamegoldásban és képfeldolgozásban
  • Összehasonlítás más mesterséges intelligencia modellekkel matematikai és vizuális feladatokhoz

DeepSeek Math a problémamegoldásban

  • A DeepSeek Math mesterséges intelligencia képességeinek megértése
  • Algebrai, kalkulus és optimalizációs problémák megoldása
  • Mesterséges intelligencia alkalmazása matematikai tételbizonyításra

DeepSeek Vision a képfeldolgozásban

  • A mesterséges intelligencia alapú képfeldolgozás alapjai
  • A DeepSeek Vision használata objektumfelismerésre és osztályozásra
  • Képminőség javítása és jellemzők kinyerése mesterséges intelligenciával

Mesterséges intelligencia által hajtott problémamegoldás implementálása

  • Matematikai számítások automatizálása a DeepSeek Math segítségével
  • Lépésről lépésre történő megoldások generálása mesterséges intelligenciával
  • A DeepSeek Math kombinálása más mesterséges intelligencia keretrendszerekkel

Fejlett képfeldolgozás mesterséges intelligenciával

  • Konvolúciós technikák alkalmazása mély tanulásban a képfeldolgozásban
  • Szegmentálás és objektumfelismerés a DeepSeek Vision segítségével
  • Mesterséges intelligencia modellek optimalizálása valós idejű képfeldolgozáshoz

DeepSeek Math & Vision integrálása alkalmazásokba

  • Mesterséges intelligencia által hajtott matematikai és vizuális eszközök beágyazása szoftverekbe
  • Mesterséges intelligenciával fokozott kutatási és mérnöki alkalmazások építése
  • Pontosság és hatékonyság biztosítása mesterséges intelligencia által hajtott megoldásokban

Új trendek és gyakorlati alkalmazások

  • Jövőbeli fejlesztések a matematika és képfeldolgozás területén a mesterséges intelligenciában
  • Innovatív alkalmazások a mesterséges intelligencia tudományos kutatásban
  • Skálázható mesterséges intelligencia megoldások építése problémamegoldásra és képfeldolgozásra

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Tapasztalat Python programozásban
  • Alapvető ismeretek a gépi tanulás fogalmairól
  • Ismeret a képfeldolgozás és matematikai problémamegoldás területén

Közönség

  • Mérnökök, akik mesterséges intelligencia által hajtott problémamegoldással foglalkoznak
  • Adattudósok, akik összetett adathalmazokat elemeznek
  • Kutatók, akik mesterséges intelligenciát alkalmaznak matematikai és vizuális feladatokhoz
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák