コース概要

DeepSeek Math & Visionへの導入

  • DeepSeek MathとDeepSeek Visionの概要
  • AI駆動の問題解決と画像処理における主要なユースケース
  • 数学および視覚タスク向けの他のAIモデルとの比較

DeepSeek Mathによる問題解決

  • DeepSeek MathのAI機能の理解
  • 代数、微積分、最適化問題の解法
  • AIによる数学的定理証明への適用

DeepSeek Visionによる画像処理

  • AIベースの画像解析の基本概念
  • 物体認識と分類にDeepSeek Visionを使用する
  • AIによる画像品質向上と特徴抽出

AI駆動の問題解決の実装

  • DeepSeek Mathを使用した数学的計算の自動化
  • AIによる段階的な解法生成
  • 他のAIフレームワークとの組み合わせ

AIによる高度な画像処理

  • 深層学習の視覚処理における畳み込み技術の適用
  • セグメンテーションと物体検出にDeepSeek Visionを使用する
  • 実時間画像処理向けAIモデルの最適化

アプリケーションへのDeepSeek Math & Visionの統合

  • ソフトウェアにAI駆動の数学的および視覚的なツールを埋め込む
  • 研究やエンジニアリング向けAI強化アプリケーションの構築
  • AI駆動ソリューションの精度と効率を確保する

新しい傾向と実用的なアプリケーション

  • 数学および視覚向けAIの将来の発展
  • 科学的研究における革新的なAIアプリケーション
  • 問題解決と画像処理向けスケーラブルなAIソリューションの構築

まとめと次なるステップ

要求

  • Pythonプログラミングの経験
  • 機械学習の基本的な理解
  • 画像処理と数学的問題解決に関する知識

対象者

  • AI駆動の問題解決に取り組むエンジニア
  • 複雑なデータセットを分析するデータ科学者
  • 数学的および視覚的なタスクにAIを適用する研究者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー