DeepSeek 輔助日常工作培訓(xùn)提綱一、引言介紹大模型領(lǐng)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）滿血版的策略本地多機多卡部署 DeepSeek 滿血版的方法四、DeepSeek 訓(xùn)練Unsloth 在 DeepSeek 訓(xùn)練中的應(yīng)用與優(yōu)化ColossalAI 工具箱在 DeepSeek 訓(xùn)練中的功能五、DeepSeek 輔

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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(xué)習(xí)、案例講解和動手實踐，讓學(xué)員能初步了解知識圖譜的的相關(guān)知識與技術(shù)?！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(chǔ)知識圖譜存儲知識圖譜基礎(chǔ)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OWL2知識圖譜存儲Neo4j開發(fā)環(huán)境部署Neo4j可視化操作Neo4jCQL語法基礎(chǔ)Neo4j完整案例操作實戰(zhàn)Neo4j系統(tǒng)管理Python與Neo4j的集成實踐：Neo4j的安裝Neo4j的基本操作知識圖譜抽取知識圖譜自動抽取和案例實體消歧

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智能醫(yī)療技術(shù)與ChatGPT臨床應(yīng)用三日深度培訓(xùn)第一天：人工智能基礎(chǔ)與Python編程入門上午：人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用概述Python編程基礎(chǔ)環(huán)境搭建、數(shù)據(jù)類型、流程控制Python環(huán)境搭建Python數(shù)據(jù)類型與流程控制Python函數(shù)的應(yīng)用Python面向?qū)ο缶幊?文件讀寫和目錄操作異常處理 機器學(xué)習(xí)概述數(shù)據(jù)探索性分析：智能化數(shù)據(jù)分析特征工程：數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)的歸一化機器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型評估集成學(xué)習(xí)實際案例：基于機器學(xué)習(xí)的乳腺癌疾病風(fēng)險預(yù)測實際案例：心臟病預(yù)測模型構(gòu)建和模型可解釋性分析Python醫(yī)學(xué)圖像處理基礎(chǔ)PyDicom庫的安裝和基本用法MRI、DR、CT等影像的讀取

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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(lǐng)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(xué)習(xí)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(guān)系。本課程通過2天時間的詳細介紹，可使學(xué)習(xí)者初步了解Transformer的原理、應(yīng)用場景、最新發(fā)展等?！菊n程收益】掌握深度學(xué)習(xí)框架：TensorFlow、pytorch等；理解“自監(jiān)督學(xué)習(xí)”在當代AI領(lǐng)域的核心作用；掌握Transformer背景知識、相關(guān)理論與實踐；理解Transformer

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| |1.人工智能概述 ||第一節(jié)：人工智能與機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) |2.機器學(xué)習(xí)概述 || |3.機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析 || |1.一元線性回歸 || |2.代價函數(shù)

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人工智能技術(shù)詳解【課程內(nèi)容】本課程包含大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識圖譜、強化學(xué)習(xí)與深度強化學(xué)習(xí)的相關(guān)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(xùn)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(xí)Day1上午準備工作準備工作1.概念與術(shù)語2.Python（Anaconda）的安裝3.Pycharm的安裝與使用4.Jupyter Notebook的安裝與使用5.Tensorflow與pytorch的安裝6.Opencv、Sklearn工具包的運用貪婪決策過程1.熵與熵減過程2.貪婪法3.ID3與C4.54.其他改進方法5.決策樹剪枝案

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