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DeepSeek技術及其行業(yè)應用剖析

課程編號:63101

課程價格:¥22000/天

課程時長:1 天

課程人氣:85

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:數字化 

授課講師:沈炳

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
AI算法工程師、大模型開發(fā)者、智能駕駛技術負責人、產品經理、技術決策者、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團隊

【培訓收益】
1. 理解DeepSeek的技術體系架構與核心創(chuàng)新點 2. 掌握DeepSeek在智能駕駛數據生成與處理中的具體應用 3. 了解Manus智能體的技術特性與場景適用性 4. 分析DeepSeek對行業(yè)生態(tài)的影響與未來發(fā)展路徑

第1章 DeepSeek技術核心與創(chuàng)新——打破閉源壟斷的開源破局者
掌握DeepSeek的技術架構體系與關鍵創(chuàng)新突破。
1. 技術背景: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. 核心架構創(chuàng)新:
DeepSeek-MoE:細粒度專家與共享專家設計
MLA多頭潛在注意力:壓縮注意力機制提升推理效率
MTP多令牌預測:提升訓練效率與推理速度
4. 訓練方式突破:
FP8混合精度訓練與DualPipe算法
自研HAI-LLM分布式訓練框架
PTX指令級GPU硬件優(yōu)化
5. 成本優(yōu)化成果:百倍成本降低與單任務成本控制

第2章 DeepSeek在智能駕駛領域的應用——數據生成與實時處理的創(chuàng)新方案
了解DeepSeek在智能駕駛極端場景生成與邊緣計算中的具體應用。
1. 極端場景數據生成:
2. 高保真虛擬駕駛場景構建
3. “語言模型引導-物理引擎渲染-閉環(huán)評估優(yōu)化”數據工廠
4. 流式數據處理與邊緣計算:
5. 車端輕量化模型部署
6. 在線學習與記憶回放技術
7. 實時傳感器數據處理與增量學習
8. 行業(yè)影響:加速高階智能駕駛功能落地,降低數據依賴
第3章 Manus在智能體領域的應用——動態(tài)學習與代碼優(yōu)先的技術路線
掌握Manus智能體的技術特性與多場景應用能力。
1. 產品特性:
2. 多模態(tài)交互:文本、代碼生成、網頁瀏覽、數據分析
3. 場景覆蓋:教育、創(chuàng)作、數據分析、生活決策
4. 用戶驗證:復雜任務自主規(guī)劃與執(zhí)行能力
5. 技術優(yōu)勢:
6. 動態(tài)學習機制:實時用戶反饋調整模型行為
7. 代碼優(yōu)先策略:即時代碼生成減少上下文切換
8. 多工具整合:提升任務自動化效率
9. 行業(yè)影響:重新定義智能體技術路線與評估標準
第4章 DeepSeek的行業(yè)影響與未來展望——從技術競爭到生態(tài)共建
分析DeepSeek對行業(yè)格局的影響及未來發(fā)展路徑。
1、對智能駕駛行業(yè)的影響:
降低開發(fā)門檻,加速技術普及
小樣本學習與知識蒸餾的應用價值
2、對智能體行業(yè)的影響:
“Less structure, more intelligence”新理念
AHPU指標重新定義AI價值衡量
3、生態(tài)發(fā)展路徑:
與國際巨頭的競爭互補關系
開源社區(qū)與產業(yè)聯(lián)盟建設
開源與閉源雙生態(tài)共存格局

第5章 技術挑戰(zhàn)與應對策略——持續(xù)創(chuàng)新的發(fā)展路徑
識別DeepSeek面臨的技術挑戰(zhàn)與相應的解決方案。
1、技術挑戰(zhàn):
模型蒸餾中的數據損失問題
多模態(tài)擴展的架構適配
工具調用的標準化與安全性
2、應對策略:
混合損失函數與監(jiān)督微調優(yōu)化
多模態(tài)數據獲取與標注創(chuàng)新
插件生態(tài)建設與接口標準化
3、商業(yè)化可持續(xù)性:
開源與企業(yè)服務的平衡
盈利模式探索與生態(tài)運營
研發(fā)投入與市場應用的協(xié)同
 

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