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(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)學習、案例講解和動手實踐，讓學員能初步了解知識圖譜的的相關知識與技術?！菊n程對象】理工科本科以上，或至少了解一種編程語言。知識圖譜基礎知識圖譜存儲知識圖譜基礎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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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(shù)|||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(zhì)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(nèi)容】本課程包含大數(shù)據(jù)、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?！菊n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(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(jīng)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?cè)梭w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(gòu)建知識圖譜看圖說話預訓練機制三大經(jīng)

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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(shù)據(jù)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(jīng)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(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?！菊n程大綱】（培訓內(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(jīng)網(wǎng)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。【課程收益】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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