Návrh Školení

Úvod do DeepSeek Math & Vision

  • Přehled DeepSeek Math a DeepSeek Vision
  • Klíčové použití v AI-podpořeném řešení problémů a zpracování obrazu
  • Porovnání s jinými AI modely pro matematické a vizuální úlohy

DeepSeek Math pro řešení problémů

  • Pochopení AI schopností DeepSeek Math
  • Řešení algebraických, početních a optimalizačních problémů
  • Aplikace AI pro důkazy matematických teorémů

DeepSeek Vision pro zpracování obrazu

  • Základy AI-založené analýzy obrazu
  • Použití DeepSeek Vision pro rozpoznávání a klasifikaci objektů
  • Zlepšení kvality obrazu a extrakce funkcí pomocí AI

Implementace AI-podpořeného řešení problémů

  • Automatizace matematických výpočtů pomocí DeepSeek Math
  • Generování krok za krokem řešení s AI
  • Kombinace DeepSeek Math s jinými AI rámci

Pokročilé zpracování obrazu pomocí AI

  • Aplikace konvolučních technik pro hluboké učení v vizualitě
  • Segmentace a detekce objektů pomocí DeepSeek Vision
  • Optimalizace AI modelů pro reálný časový zpracování obrazu

Integrace DeepSeek Math & Vision do aplikací

  • Zavedení AI-podpořených matematických a vizuálních nástrojů do softwaru
  • Vytváření AI-zlepšených výzkumných a inženýrských aplikací
  • Zajištění přesnosti a efektivity v AI-podpořených řešeních

Vznikající trendy a praktické aplikace

  • Budoucí vývoj AI pro matematiku a vizualitu
  • Inovativní aplikace AI ve vědeckém výzkumu
  • Vytváření škálovatelných AI řešení pro řešení problémů a zpracování obrazu

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Zkušenosti s programováním v Pythonu
  • Základní znalost konceptů strojového učení
  • Osvědčená schopnost zpracování obrazu a řešení matematických problémů

Cílová skupina

  • Inženýři pracující na řešení problémů pomocí umělé inteligence
  • Data scientisté analyzující komplexní datové sady
  • Výzkumníci aplikující AI pro matematické a vizuální úlohy
 14 hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie