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 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 訓練Unsloth 在 DeepSeek 訓練中的應用與優(yōu)化ColossalAI 工具箱在 DeepSeek 訓練中的功能五、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)療技術與ChatGPT臨床應用三日深度培訓第一天：人工智能基礎與Python編程入門上午：人工智能在醫(yī)療領域的應用概述Python編程基礎環(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)的應用Python面向對象編程?文件讀寫和目錄操作異常處理 機器學習概述數(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)的歸一化機器學習模型構建機器學習模型評估集成學習實際案例：基于機器學習的乳腺癌疾病風險預測實際案例：心臟病預測模型構建和模型可解釋性分析Python醫(yī)學圖像處理基礎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Transformer的原理、應用場景、最新發(fā)展等。【課程收益】掌握深度學習框架：TensorFlow、pytorch等；理解“自監(jiān)督學習”在當代AI領域的核心作用；掌握Transformer背景知識、相關理論與實踐；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)

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人工智能技術詳解【課程內容】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】（培訓內容可根據(jù)客戶需求調整）時間內容案例實踐與練習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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