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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