DeepSeek 輔助日常工作培訓提綱   03.03

DeepSeek輔助日常工作培訓提綱一、引言介紹大模型領域的競爭態(tài)勢強調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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智能醫(yī)療技術與ChatGPT臨床應用三日深度培訓   03.03

智能醫(yī)療技術與ChatGPT臨床應用三日深度培訓第一天：人工智能基礎與Python編程入門上午：人工智能在醫(yī)療領域的應用概述Python編程基礎環(huán)境搭建、數據類型、流程控制Python環(huán)境搭建Python數據類型與流程控制Python函數的應用Python面向對象編程?文件讀寫和目錄操作異常處理機器學習概述數據探索性分析：智能化數據分析特征工程：數據準備、數

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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系。本課程通過2天時間的詳細介紹，可使學習者初步了解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)：人工智能與機器學習基礎|2.機器學習概述|||3.機器學習算法應用分析|||1.一元線性回歸|||2.代價函數|||3.梯度下降法||第二節(jié)：回歸算法|4.sklearn一元線性回歸應用|||5.多元線性回歸|||6.sklearn多元線性回歸應用|||案例：葡萄酒質量和時間的關系|||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

人工智能技術詳解【課程內容】本課程包含大數據、機器學習、深度學習、知識圖譜、強化學習與深度強化學習的相關知識。【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】（培訓內容可根據客戶需求調整）時間內容案例實踐與練習Day1上午準備工作準備工作1.概念與術語2.Python（Anaconda）的安裝3.Pycharm

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人工智能與深度學習_3天   03.03

人工智能與深度學習第一天：人工智能概念與經典算法人工智能概念綜述（第一天——1）從一些術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人體姿態(tài)識別超分辨率圖像生成語言處理領域的最新熱點（第一天——3）Attention機制自動構建知識圖譜看圖說話預訓練機制三大經

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人工智能之自然語言處理技術與實戰(zhàn)(4天)   03.03

人工智能之最新自然語言處理技術與實戰(zhàn)課程介紹：自然語言處理(簡稱NLP)是計算機科學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、機器學習、統(tǒng)計學、大數據于一體的綜合學科。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、經典的NLP機器學習算法，還重點介紹了NLP中最近兩年來基于大規(guī)模語

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數據分析與數據挖掘導論_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：數據庫與數據倉庫介紹數據庫概述SQL（基本的增、刪、改、查）SQL（稍復雜的子句或嵌套）基于MySQL的上機操作SQL語言數據倉庫：度量與維度數據倉庫：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?！菊n程大綱】（培訓內容可根據客戶需求調整）時間內容案例實踐與練習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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計算機視覺(含姿態(tài)識別疫情防控案例)-2天   03.03

計算機視覺【課程簡介】本課程包含計算機視覺領域的的重要概念及常用算法（神經網絡、支持向量機、CNN、GAN等），以及人工智能領域熱點應用場景：目標檢測、圖像分割、圖像生成等。通過2天的系統(tǒng)學習、案例講解和動手實踐，讓學員能初步邁入深度學習和計算視覺的知識殿堂?！菊n程收益】掌握基于python的視覺分析知識；掌握深度學習框架：TensorFlow、pytorc

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