Schița de curs

Introducere în DeepSeek Math & Vision

  • Prezentare generală a DeepSeek Math și DeepSeek Vision
  • Cazuri de utilizare cheie în rezolvarea problemelor și procesarea imaginilor bazate pe inteligența artificială
  • Comparație cu alte modele de inteligență artificială pentru sarcini matematice și vizuale

DeepSeek Math pentru rezolvarea problemelor

  • Înțelegerea capabilităților de inteligență artificială ale DeepSeek Math
  • Rezolvarea problemelor de algebră, calcul și optimizare
  • Aplicarea inteligenței artificiale pentru demonstrarea teoremelor matematice

DeepSeek Vision pentru procesarea imaginilor

  • Elemente de bază ale analizei imaginilor bazate pe inteligența artificială
  • Utilizarea DeepSeek Vision pentru recunoașterea și clasificarea obiectelor
  • Îmbunătățirea calității imaginilor și extragerea caracteristicilor cu ajutorul inteligenței artificiale

Implementarea rezolvării problemelor bazate pe inteligența artificială

  • Automatizarea calculelor matematice cu DeepSeek Math
  • Generarea soluțiilor pas cu pas cu ajutorul inteligenței artificiale
  • Combinarea DeepSeek Math cu alte framework-uri de inteligență artificială

Procesarea avansată a imaginilor cu inteligența artificială

  • Aplicarea tehnicilor convoluționale pentru deep learning în domeniul viziunii
  • Segmentarea și detectarea obiectelor folosind DeepSeek Vision
  • Optimizarea modelelor de inteligență artificială pentru procesarea imaginilor în timp real

Integrarea DeepSeek Math & Vision în aplicații

  • Încorporarea instrumentelor matematice și vizuale bazate pe inteligența artificială în software
  • Construirea aplicațiilor de cercetare și inginerie îmbunătățite cu inteligența artificială
  • Asigurarea acurateței și eficienței în soluțiile bazate pe inteligența artificială

Tendințe emergente și aplicații practice

  • Dezvoltări viitoare în inteligența artificială pentru matematică și viziune
  • Aplicații inovatoare ale inteligenței artificiale în cercetarea științifică
  • Construirea de soluții scalabile de inteligență artificială pentru rezolvarea problemelor și procesarea imaginilor

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Experiență în programarea Python
  • Înțelegere de bază a conceptelor de machine learning
  • Familiaritate cu procesarea imaginilor și rezolvarea problemelor matematice

Publicul țintă

  • Ingineri care lucrează la rezolvarea problemelor bazate pe inteligența artificială
  • Oameni de știință de date care analizează seturi de date complexe
  • Cercetători care aplică inteligența artificială pentru sarcini matematice și vizuale
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite