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Deepseek的技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)影響—— AI競(jìng)賽新格局

【課程編號(hào)】:MKT039793

【課程名稱】:

Deepseek的技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)影響—— AI競(jìng)賽新格局

【課件下載】:點(diǎn)擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:戰(zhàn)略管理培訓(xùn)

【時(shí)間安排】:2020年05月15日 到 2020年05月16日1980元/人

2020年04月08日 到 2020年04月09日1980元/人

【授課城市】:長(zhǎng)春

【課程說明】:如有需求,我們可以提供Deepseek的技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)影響—— AI競(jìng)賽新格局相關(guān)內(nèi)訓(xùn)

【其它城市安排】:上海

【課程關(guān)鍵字】:長(zhǎng)春Deepseek培訓(xùn)

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課程對(duì)象

1.企業(yè)管理者和決策者:包括CEO、CTO、CIO等,希望了解前沿AI技術(shù)如何為公司帶來競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

2.非技術(shù)背景的產(chǎn)品經(jīng)理和業(yè)務(wù)分析師:需要理解AI技術(shù)及其應(yīng)用場(chǎng)景,以便更好地推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新和業(yè)務(wù)發(fā)展。

3.市場(chǎng)營銷和銷售團(tuán)隊(duì)成員:希望通過了解AI技術(shù)的應(yīng)用,更好地推廣相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)。

4.政府和公共部門工作人員:負(fù)責(zé)科技政策制定、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和公共服務(wù)提升的人員,希望了解AI技術(shù)對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的影響。

5.教育工作者:對(duì)人工智能感興趣的非技術(shù)背景的教育工作者,希望獲得對(duì)該領(lǐng)域的初步了解。

課程收益

1.理解Deepseek的基本概念:

通過通俗易懂的語言介紹Deepseek的核心理念和技術(shù)特點(diǎn),使學(xué)員能夠理解其基本工作原理和優(yōu)勢(shì)。

2.掌握主要應(yīng)用場(chǎng)景:

展示Deepseek在多個(gè)行業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用案例,如醫(yī)療健康、金融服務(wù)、零售、教育等,幫助學(xué)員了解其廣泛的適用性。

3.了解產(chǎn)業(yè)影響:

分析Deepseek對(duì)各行業(yè)的潛在影響,探討其如何推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和創(chuàng)新,幫助學(xué)員識(shí)別新的商業(yè)機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。

4.初步了解實(shí)踐操作:

提供簡(jiǎn)單易懂的實(shí)踐操作指南,展示如何利用Deepseek進(jìn)行基礎(chǔ)的任務(wù)(如文本生成、圖像識(shí)別),激發(fā)學(xué)員的興趣并降低技術(shù)門檻。

5.展望未來發(fā)展方向:

探討Deepseek在未來的發(fā)展趨勢(shì),預(yù)測(cè)可能的技術(shù)突破和應(yīng)用場(chǎng)景擴(kuò)展,幫助學(xué)員對(duì)未來研究方向有初步的認(rèn)識(shí)和思考。

課程內(nèi)容

第一部分、Deepseek的定位與行業(yè)意義

1. Deepseek的背景與發(fā)展歷程

- 公司/項(xiàng)目起源:成立時(shí)間、核心團(tuán)隊(duì)、使命與愿景

- 技術(shù)定位:聚焦領(lǐng)域(如AGI、垂直行業(yè)大模型、高效訓(xùn)練等)

2. 為什么關(guān)注Deepseek?

- 全球AI競(jìng)爭(zhēng)中的中國代表性力量

- 技術(shù)突破對(duì)行業(yè)生態(tài)的潛在重塑

第二部分、Deepseek的技術(shù)創(chuàng)新與底層邏輯

1. 模型架構(gòu)創(chuàng)新

- 核心架構(gòu):深入淺出對(duì)比對(duì)ChatGPT的基礎(chǔ)模型Transformer的改進(jìn)

- 性能突破:更低的訓(xùn)練成本、更高的推理效率(示例:?jiǎn)挝凰懔ο碌男阅芴嵘?/p>

2. 訓(xùn)練方法與算法優(yōu)化

- 數(shù)據(jù)高效利用:小樣本學(xué)習(xí)、合成數(shù)據(jù)生成

- 訓(xùn)練框架創(chuàng)新:分布式訓(xùn)練優(yōu)化、混合精度策略

3. 數(shù)據(jù)處理與知識(shí)注入

- 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合:文本、代碼、行業(yè)數(shù)據(jù)的聯(lián)合訓(xùn)練

- 領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng):垂直行業(yè)(金融、醫(yī)療等)的定向優(yōu)化

4. 算力效率革命

- 模型壓縮技術(shù):從千億參數(shù)到百億參數(shù)的輕量化部署

- 硬件適配:國產(chǎn)算力(如華為昇騰)的兼容性優(yōu)化

- 對(duì)(推理)應(yīng)用的意義:推理成本大規(guī)模降低帶來的應(yīng)用爆發(fā)的機(jī)遇

第三部分、Deepseek對(duì)全球AI產(chǎn)業(yè)的影響

1. 算法層:開源生態(tài)與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

- 開源模型(如Deepseek-MoE)對(duì)開發(fā)者社區(qū)的推動(dòng)

- 行業(yè)應(yīng)用案例:代碼生成、智能客服、科研輔助

2. 數(shù)據(jù)層:打破數(shù)據(jù)壟斷的新路徑

- 合成數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)的結(jié)合

- 中文語料庫的深度開發(fā)與全球化輸出

3. 算力層:降低AI門檻,推動(dòng)普惠化

- 算力需求下降對(duì)中小企業(yè)的利好

- 國產(chǎn)芯片生態(tài)的協(xié)同發(fā)展機(jī)遇

第四部分、Deepseek與中美AI競(jìng)賽的關(guān)鍵命題

1. 技術(shù)對(duì)比:Deepseek vs. 美國頭部模型(GPT-4、Claude等)

- 性能指標(biāo)對(duì)比:推理效率、多語言支持、垂直領(lǐng)域表現(xiàn)

- 技術(shù)路線差異:追求AGI vs. 行業(yè)落地優(yōu)先

2. 供應(yīng)鏈自主性挑戰(zhàn)

- 算力依賴:國產(chǎn)GPU/NPU能否支撐下一代模型訓(xùn)練?

- 工具鏈短板:框架(PyTorch/TF)與生態(tài)壁壘

3. 中美AI競(jìng)賽的未來格局

- 中國優(yōu)勢(shì):應(yīng)用場(chǎng)景豐富、政策支持、數(shù)據(jù)規(guī)模

- 美國優(yōu)勢(shì):芯片霸權(quán)、頂尖人才密度、基礎(chǔ)研究積累

- Deepseek的破局點(diǎn):輕量化模型+行業(yè)閉環(huán)的“農(nóng)村包圍城市”策略

五、案例分析與互動(dòng)討論

1. 案例1:Deepseek-Coder如何挑戰(zhàn)GitHub Copilot?

- 代碼生成效率對(duì)比、開發(fā)者生態(tài)響應(yīng)

2. 案例2:金融領(lǐng)域落地——從風(fēng)控到投研的AI重構(gòu)

- 數(shù)據(jù)安全與模型可解釋性的平衡

3. 分組討論:

- 若美國升級(jí)算力封鎖,Deepseek應(yīng)如何應(yīng)對(duì)?

- 中國AI公司如何通過技術(shù)開源擴(kuò)大全球影響力?

第六部分、總結(jié)與展望

1. Deepseek的長(zhǎng)期價(jià)值

- 技術(shù)民主化:讓AI從“巨頭游戲”走向普惠工具

- 中美競(jìng)合中的“第三種路徑”:開放合作 vs. 自主可控

2. 未來挑戰(zhàn)

- 通用vs.垂直的路線抉擇

- 全球合規(guī)風(fēng)險(xiǎn):數(shù)據(jù)主權(quán)與倫理爭(zhēng)議

尹老師

荷蘭Utrecht大學(xué)MBI,大數(shù)據(jù)&AI專家,人工智能布道師,AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地咨詢顧問

上海人工智能技術(shù)協(xié)會(huì)特聘首席顧問

上海市元宇宙產(chǎn)業(yè)發(fā)展專家咨詢委員會(huì)專家

上海市電競(jìng)協(xié)會(huì)首席AI專家

原商湯科技城市元宇宙首席架構(gòu)師

原商湯科技智能產(chǎn)業(yè)研究院首席架構(gòu)師

Oracle Master企業(yè)架構(gòu)師

原惠普企業(yè)服務(wù)新形態(tài)IT首席架構(gòu)師

尹老師是上海人工智能技術(shù)協(xié)會(huì)首席咨詢顧問,貴州大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)委員。尹老師曾任商湯科技智能產(chǎn)業(yè)研究院首席架構(gòu)師,德勤Oracle CX首席架構(gòu)師,惠普企業(yè)新形態(tài)IT首席架構(gòu)師,Oracle Master企業(yè)架構(gòu)師。尹老師專注在人工智能戰(zhàn)略和架構(gòu)規(guī)劃、元宇宙產(chǎn)業(yè)規(guī)劃及落地,數(shù)字化客戶體驗(yàn),以及AI及大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新形態(tài)ICT架構(gòu)規(guī)劃和咨詢落地,有超過19年在中國大陸和荷蘭的職業(yè)經(jīng)驗(yàn)。先后服務(wù)過世界頂級(jí)的通訊和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及方案商,世界頂級(jí)的咨詢和審計(jì)服務(wù)公司和企業(yè)軟件公司。

主講課程類型及具體課程:

《通用人工智能曙光:生成式人工智能大模型的源起,發(fā)展和落地應(yīng)用》

《Deepseek的技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)影響—— AI競(jìng)賽新格局》

《如何開箱即用地私有化部署企業(yè)級(jí)Deepseek 》

《AI大模型智能體應(yīng)用的模式和落地路徑》

《人工智能時(shí)代地天空產(chǎn)業(yè):低空經(jīng)濟(jì)》

《AI大模型時(shí)代的金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型和人工智能賦能應(yīng)用》

《生成式AI大模型時(shí)代的財(cái)稅領(lǐng)域AI賦能:范式和應(yīng)用》

《深入淺出數(shù)字化戰(zhàn)略和企業(yè)架構(gòu):框架和應(yīng)用》

《數(shù)字新基建:智能計(jì)算中心承載的人工智能模型和應(yīng)用》

《人工智能大模型時(shí)代的人力資源賦能:應(yīng)用和實(shí)踐》

《人工智能時(shí)代的數(shù)字科技在雙碳全生命周期管理中的應(yīng)用模式和實(shí)踐》

《元宇宙+ 電競(jìng):人工智能時(shí)代的數(shù)實(shí)融合新形態(tài)虛擬體育》

《人工智能和AI大模型落地工作坊:從業(yè)務(wù)分析到技術(shù)架構(gòu)落地設(shè)計(jì)》

《AI大模型時(shí)代的算法思維和實(shí)踐運(yùn)用》

《AI大模型賦能的5G+ 元宇宙產(chǎn)業(yè)應(yīng)用》

《人工智能時(shí)代的企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)和架構(gòu)》

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