DeepSeek 輔助日常工作培訓(xùn)提綱   03.03

DeepSeek輔助日常工作培訓(xùn)提綱一、引言介紹大模型領(lǐng)域的競爭態(tài)勢強調(diào)DeepSeek的獨特優(yōu)勢二、DeepSeek概述DeepSeek的發(fā)展背景與定位DeepSeek各版本的特點與區(qū)別三、DeepSeek部署本地單機部署DeepSeek蒸餾版的硬件要求本地單機部署DeepSeek（量化）滿血版的配置與性能本地單機多卡部署DeepSeek（量化）滿血版的策

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知識圖譜的Python實現(xiàn)   03.03

知識圖譜的Python實現(xiàn)【課程簡介】本課程包含知識圖譜的基本概念及常用算法，并實現(xiàn)了一個基于知識圖譜的對話機器人。通過1天的系統(tǒng)學(xué)習、案例講解和動手實踐，讓學(xué)員能初步了解知識圖譜的的相關(guān)知識與技術(shù)。【課程對象】理工科本科以上，或至少了解一種編程語言。知識圖譜基礎(chǔ)知識圖譜存儲知識圖譜基礎(chǔ)概念知識推理本體推理方法本體推理工具語義搜索RDF與RDFSOWL與OW

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智能醫(yī)療技術(shù)與ChatGPT臨床應(yīng)用三日深度培訓(xùn)   03.03

智能醫(yī)療技術(shù)與ChatGPT臨床應(yīng)用三日深度培訓(xùn)第一天：人工智能基礎(chǔ)與Python編程入門上午：人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用概述Python編程基礎(chǔ)環(huán)境搭建、數(shù)據(jù)類型、流程控制Python環(huán)境搭建Python數(shù)據(jù)類型與流程控制Python函數(shù)的應(yīng)用Python面向?qū)ο缶幊?文件讀寫和目錄操作異常處理機器學(xué)習概述數(shù)據(jù)探索性分析：智能化數(shù)據(jù)分析特征工程：數(shù)據(jù)準備、數(shù)

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人工智能“最強模型”transformer詳解-2天   03.03

人工智能“最強模型”transformer詳解【課程簡介】Transformer是迄今為止人工智能領(lǐng)域的最新和最強大的模型類別之一。它幾乎正在憑借一己之力來推動深度學(xué)習的又一波重大進步。Transformer模型充分運用了稱為注意力和自注意力機制，以檢測系列（或圖像）中元素相互影響和相互依賴的微妙關(guān)系。本課程通過2天時間的詳細介紹，可使學(xué)習者初步了解Tran

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人工智能+自然語言處理3天   03.03

||1.人工智能概述||第一節(jié)：人工智能與機器學(xué)習基礎(chǔ)|2.機器學(xué)習概述|||3.機器學(xué)習算法應(yīng)用分析|||1.一元線性回歸|||2.代價函數(shù)|||3.梯度下降法||第二節(jié)：回歸算法|4.sklearn一元線性回歸應(yīng)用|||5.多元線性回歸|||6.sklearn多元線性回歸應(yīng)用|||案例：葡萄酒質(zhì)量和時間的關(guān)系|||1.KNN分類算法介紹|||2.KNN分

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人工智能算法詳解   03.03

人工智能技術(shù)詳解【課程內(nèi)容】本課程包含大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習、深度學(xué)習、知識圖譜、強化學(xué)習與深度強化學(xué)習的相關(guān)知識。【課程時長】7天（7小時/天）【課程對象】理工科本科及以上，且至少了解一門編程語言?！菊n程大綱】（培訓(xùn)內(nèi)容可根據(jù)客戶需求調(diào)整）時間內(nèi)容案例實踐與練習Day1上午準備工作準備工作1.概念與術(shù)語2.Python（Anaconda）的安裝3.Pycharm

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人工智能與深度學(xué)習_3天   03.03

人工智能與深度學(xué)習第一天：人工智能概念與經(jīng)典算法人工智能概念綜述（第一天——1）從一些術(shù)語辨析人工智能人工智能之連接主義的興衰史這次AI的熱潮是怎么來的？圖像處理領(lǐng)域的最新熱點（第一天——2）分類、目標檢測與實例分割風格遷移自動駕駛?cè)梭w姿態(tài)識別超分辨率圖像生成語言處理領(lǐng)域的最新熱點（第一天——3）Attention機制自動構(gòu)建知識圖譜看圖說話預(yù)訓(xùn)練機制三大經(jīng)

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人工智能之自然語言處理技術(shù)與實戰(zhàn)(4天)   03.03

人工智能之最新自然語言處理技術(shù)與實戰(zhàn)課程介紹：自然語言處理(簡稱NLP)是計算機科學(xué)和人工智能研究的一個重要方向，研究計算機和理解和運用人類語言進行交互的問題，它是集語言學(xué)、機器學(xué)習、統(tǒng)計學(xué)、大數(shù)據(jù)于一體的綜合學(xué)科。本課程主要介紹了NLP中的常用知識點：分詞、詞法分析、句法分析、向量化方法、經(jīng)典的NLP機器學(xué)習算法，還重點介紹了NLP中最近兩年來基于大規(guī)模語

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數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)д揰兩天   03.03

第一天上午：統(tǒng)計分析原理從最簡單的案例開始統(tǒng)計基礎(chǔ)描述性統(tǒng)計用SPSS實現(xiàn)描述性統(tǒng)計的案例回歸分析：線性回歸回歸分析：logistics回歸用SPSS實現(xiàn)回歸分析的案例可視化工具第一天下午：數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫介紹數(shù)據(jù)庫概述SQL（基本的增、刪、改、查）SQL（稍復(fù)雜的子句或嵌套）基于MySQL的上機操作SQL語言數(shù)據(jù)倉庫：度量與維度數(shù)據(jù)倉庫：星型模型、雪花模型

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計算機視覺(含姿態(tài)識別)-3天   03.03

計算機視覺【課程時長】3天（7小時/天）【課程對象】理工科本科及以上，且至少了解一門編程語言。【課程大綱】（培訓(xùn)內(nèi)容可根據(jù)客戶需求調(diào)整）時間內(nèi)容案例實踐與練習Day1上午準備工作準備工作決策樹準備工作（1）概念與術(shù)語Python（Anaconda）的安裝Pycharm的安裝與使用JupyterNotebook的安裝與使用Tensorflow與pytorch的

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