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DeepSeek技術(shù)及其行業(yè)應(yīng)用剖析

課程編號(hào):63101

課程價(jià)格:¥22000/天

課程時(shí)長(zhǎng):1 天

課程人氣:84

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:數(shù)字化 

授課講師:沈炳

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對(duì)象】
AI算法工程師、大模型開發(fā)者、智能駕駛技術(shù)負(fù)責(zé)人、產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)決策者、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)

【培訓(xùn)收益】
1. 理解DeepSeek的技術(shù)體系架構(gòu)與核心創(chuàng)新點(diǎn) 2. 掌握DeepSeek在智能駕駛數(shù)據(jù)生成與處理中的具體應(yīng)用 3. 了解Manus智能體的技術(shù)特性與場(chǎng)景適用性 4. 分析DeepSeek對(duì)行業(yè)生態(tài)的影響與未來發(fā)展路徑

第1章 DeepSeek技術(shù)核心與創(chuàng)新——打破閉源壟斷的開源破局者
掌握DeepSeek的技術(shù)架構(gòu)體系與關(guān)鍵創(chuàng)新突破。
1. 技術(shù)背景:大模型閉源壟斷與開源需求的崛起
2. DeepSeek定位:開源、低成本、高性能的普惠化路徑
3. 核心架構(gòu)創(chuàng)新:
DeepSeek-MoE:細(xì)粒度專家與共享專家設(shè)計(jì)
MLA多頭潛在注意力:壓縮注意力機(jī)制提升推理效率
MTP多令牌預(yù)測(cè):提升訓(xùn)練效率與推理速度
4. 訓(xùn)練方式突破:
FP8混合精度訓(xùn)練與DualPipe算法
自研HAI-LLM分布式訓(xùn)練框架
PTX指令級(jí)GPU硬件優(yōu)化
5. 成本優(yōu)化成果:百倍成本降低與單任務(wù)成本控制

第2章 DeepSeek在智能駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用——數(shù)據(jù)生成與實(shí)時(shí)處理的創(chuàng)新方案
了解DeepSeek在智能駕駛極端場(chǎng)景生成與邊緣計(jì)算中的具體應(yīng)用。
1. 極端場(chǎng)景數(shù)據(jù)生成:
2. 高保真虛擬駕駛場(chǎng)景構(gòu)建
3. “語(yǔ)言模型引導(dǎo)-物理引擎渲染-閉環(huán)評(píng)估優(yōu)化”數(shù)據(jù)工廠
4. 流式數(shù)據(jù)處理與邊緣計(jì)算:
5. 車端輕量化模型部署
6. 在線學(xué)習(xí)與記憶回放技術(shù)
7. 實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)處理與增量學(xué)習(xí)
8. 行業(yè)影響:加速高階智能駕駛功能落地,降低數(shù)據(jù)依賴
第3章 Manus在智能體領(lǐng)域的應(yīng)用——動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)與代碼優(yōu)先的技術(shù)路線
掌握Manus智能體的技術(shù)特性與多場(chǎng)景應(yīng)用能力。
1. 產(chǎn)品特性:
2. 多模態(tài)交互:文本、代碼生成、網(wǎng)頁(yè)瀏覽、數(shù)據(jù)分析
3. 場(chǎng)景覆蓋:教育、創(chuàng)作、數(shù)據(jù)分析、生活決策
4. 用戶驗(yàn)證:復(fù)雜任務(wù)自主規(guī)劃與執(zhí)行能力
5. 技術(shù)優(yōu)勢(shì):
6. 動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制:實(shí)時(shí)用戶反饋調(diào)整模型行為
7. 代碼優(yōu)先策略:即時(shí)代碼生成減少上下文切換
8. 多工具整合:提升任務(wù)自動(dòng)化效率
9. 行業(yè)影響:重新定義智能體技術(shù)路線與評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
第4章 DeepSeek的行業(yè)影響與未來展望——從技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)到生態(tài)共建
分析DeepSeek對(duì)行業(yè)格局的影響及未來發(fā)展路徑。
1、對(duì)智能駕駛行業(yè)的影響:
降低開發(fā)門檻,加速技術(shù)普及
小樣本學(xué)習(xí)與知識(shí)蒸餾的應(yīng)用價(jià)值
2、對(duì)智能體行業(yè)的影響:
“Less structure, more intelligence”新理念
AHPU指標(biāo)重新定義AI價(jià)值衡量
3、生態(tài)發(fā)展路徑:
與國(guó)際巨頭的競(jìng)爭(zhēng)互補(bǔ)關(guān)系
開源社區(qū)與產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟建設(shè)
開源與閉源雙生態(tài)共存格局

第5章 技術(shù)挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略——持續(xù)創(chuàng)新的發(fā)展路徑
識(shí)別DeepSeek面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)與相應(yīng)的解決方案。
1、技術(shù)挑戰(zhàn):
模型蒸餾中的數(shù)據(jù)損失問題
多模態(tài)擴(kuò)展的架構(gòu)適配
工具調(diào)用的標(biāo)準(zhǔn)化與安全性
2、應(yīng)對(duì)策略:
混合損失函數(shù)與監(jiān)督微調(diào)優(yōu)化
多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取與標(biāo)注創(chuàng)新
插件生態(tài)建設(shè)與接口標(biāo)準(zhǔn)化
3、商業(yè)化可持續(xù)性:
開源與企業(yè)服務(wù)的平衡
盈利模式探索與生態(tài)運(yùn)營(yíng)
研發(fā)投入與市場(chǎng)應(yīng)用的協(xié)同
 

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