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DeepSeek技术及其行业应用剖析

课程编号:63101

课程价格:¥22000/天

课程时长:1 天

课程人气:9

行业类别:行业通用     

专业类别:数字化 

授课讲师:沈炳

  • 课程说明
  • 讲师介绍
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【培训对象】
AI算法工程师、大模型开发者、智能驾驶技术负责人、产品经理、技术决策者、创新创业团队

【培训收益】
1. 理解DeepSeek的技术体系架构与核心创新点 2. 掌握DeepSeek在智能驾驶数据生成与处理中的具体应用 3. 了解Manus智能体的技术特性与场景适用性 4. 分析DeepSeek对行业生态的影响与未来发展路径

第1章 DeepSeek技术核心与创新——打破闭源垄断的开源破局者
掌握DeepSeek的技术架构体系与关键创新突破。
1. 技术背景:大模型闭源垄断与开源需求的崛起
2. DeepSeek定位:开源、低成本、高性能的普惠化路径
3. 核心架构创新:
DeepSeek-MoE:细粒度专家与共享专家设计
MLA多头潜在注意力:压缩注意力机制提升推理效率
MTP多令牌预测:提升训练效率与推理速度
4. 训练方式突破:
FP8混合精度训练与DualPipe算法
自研HAI-LLM分布式训练框架
PTX指令级GPU硬件优化
5. 成本优化成果:百倍成本降低与单任务成本控制

第2章 DeepSeek在智能驾驶领域的应用——数据生成与实时处理的创新方案
了解DeepSeek在智能驾驶极端场景生成与边缘计算中的具体应用。
1. 极端场景数据生成:
2. 高保真虚拟驾驶场景构建
3. “语言模型引导-物理引擎渲染-闭环评估优化”数据工厂
4. 流式数据处理与边缘计算:
5. 车端轻量化模型部署
6. 在线学习与记忆回放技术
7. 实时传感器数据处理与增量学习
8. 行业影响:加速高阶智能驾驶功能落地,降低数据依赖
第3章 Manus在智能体领域的应用——动态学习与代码优先的技术路线
掌握Manus智能体的技术特性与多场景应用能力。
1. 产品特性:
2. 多模态交互:文本、代码生成、网页浏览、数据分析
3. 场景覆盖:教育、创作、数据分析、生活决策
4. 用户验证:复杂任务自主规划与执行能力
5. 技术优势:
6. 动态学习机制:实时用户反馈调整模型行为
7. 代码优先策略:即时代码生成减少上下文切换
8. 多工具整合:提升任务自动化效率
9. 行业影响:重新定义智能体技术路线与评估标准
第4章 DeepSeek的行业影响与未来展望——从技术竞争到生态共建
分析DeepSeek对行业格局的影响及未来发展路径。
1、对智能驾驶行业的影响:
降低开发门槛,加速技术普及
小样本学习与知识蒸馏的应用价值
2、对智能体行业的影响:
“Less structure, more intelligence”新理念
AHPU指标重新定义AI价值衡量
3、生态发展路径:
与国际巨头的竞争互补关系
开源社区与产业联盟建设
开源与闭源双生态共存格局

第5章 技术挑战与应对策略——持续创新的发展路径
识别DeepSeek面临的技术挑战与相应的解决方案。
1、技术挑战:
模型蒸馏中的数据损失问题
多模态扩展的架构适配
工具调用的标准化与安全性
2、应对策略:
混合损失函数与监督微调优化
多模态数据获取与标注创新
插件生态建设与接口标准化
3、商业化可持续性:
开源与企业服务的平衡
盈利模式探索与生态运营
研发投入与市场应用的协同
 

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