课程分类: 人工智能DS赋能运用
课程目标:
深入理解Deep Seek的技术架构、核心优势及其在人工智能领域的独特地位。
探讨Deep Seek如何重新定义人工智能的未来,包括其对技术趋势、行业应用和社会伦理的影响。
课程对象:
课程时间:
第一部分:Deep Seek技术基础
1.人工智能发展回顾
人工智能的关键里程碑
Deep Seek的诞生背景
2.Deep Seek的核心架构
Transformer模型与自然语言处理(NLP)
数据层、模型层、应用层和用户层
3.技术优势与特性
上下文记忆与多模态输入处理
与Chat GPT和Gemini(豆包)等模型的对比
第二部分:Deep Seek的开发与优化
1.开发策略与哲学
Deep Seek团队的愿景与发展目标
开源与专有软件的平衡
2.训练数据管理
数据规模、准确性和偏差的平衡
3.定制化与优化
针对特定应用场景的优化流程
第三部分:DeepSeek的应用与影响
1.行业应用案例
自动化、教育、医疗、金融、内容创作等领域的应用
银行业中的深度智能探索应用
2.对人工智能行业的深远影响
推动技术进步与创新
改变行业格局与竞争态势
3.社会与伦理影响
AI伦理和治理策略
面临的挑战与应对措施
第四部分:人工智能的未来展望
1.技术趋势与发展方向
弱人工智能、强人工智能和超级智能的定义
人工智能在自动控制、产业变革等领域的应用
2.Deep Seek在未来的角色
如何引领人工智能的未来
潜在的技术突破与创新
3.社会与政策的应对
政府政策对人工智能发展的影响
如何构建可持续的人工智能生态系统