DeepSeek:AI助力可持续发展 培训
DeepSeek模型可用于可持续发展计划,包括环境监测、气候分析和社会影响项目。
本次由讲师指导的培训(线上或线下)面向中级水平的可持续发展专业人士、研究人员和AI开发者,他们希望使用DeepSeek进行AI驱动的可持续发展分析、气候行动的预测建模以及社会公益的负责任AI应用。
培训结束后,参与者将能够:
- 使用DeepSeek模型进行与可持续发展相关的数据分析。
- 应用AI进行气候变化建模、资源优化和生物多样性监测。
- 开发AI驱动的解决方案,以实现社会影响和可持续发展目标(SDGs)。
- 确保在可持续发展应用中采用负责任的AI实践。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行动手实践。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
人工智能与可持续发展导论
- 可持续发展挑战概述及人工智能的作用
- 环境与社会影响中的关键人工智能技术
- DeepSeek模型在可持续发展中的介绍
人工智能在环境监测中的应用
- 分析卫星与地理空间数据
- 预测气候模式与极端天气
- 监测森林砍伐、污染与生物多样性
人工智能用于可持续资源管理
- 利用人工智能优化能源消耗
- 水资源与废物管理的预测分析
- 人工智能驱动的供应链可持续性
人工智能用于社会影响
- 人工智能在灾害响应与危机管理中的应用
- 利用人工智能提升公共卫生与城市规划
- 人工智能用于减贫与教育普及
为可持续发展目标(SDGs)构建人工智能解决方案
- 将人工智能项目与全球可持续发展目标对齐
- 人工智能驱动的可持续发展倡议案例研究
- 开发具有可衡量影响的人工智能解决方案
确保可持续发展中的人工智能责任
- 解决人工智能应用中的偏见与伦理问题
- 可持续发展人工智能中的数据隐私与安全
- 透明与公平人工智能解决方案的最佳实践
人工智能与可持续发展的未来趋势
- 可持续发展的新兴人工智能创新
- 预测建模与环境人工智能的进展
- 人工智能与可持续发展领域的合作机会
总结与下一步
要求
- 对AI概念和机器学习有基本了解
- 熟悉可持续性和环境挑战
- 有数据分析和可视化经验(优先但不强制)
受众
- 将AI融入环境倡议的可持续发展专业人士
- 分析气候和社会影响数据的研究人员
- 构建可持续发展应用的AI开发者
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- 优化效率、准确性和可伸缩性的DeepSeek模型。
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- 优化AI模型的性能和可扩展性。
- 确保AI应用中的数据安全和合规性。
- 在业务解决方案中实施AI伦理实践。
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- 利用DeepSeek 数学进行AI辅助的问题解决。
- 应用DeepSeek 视觉进行图像分析和物体检测。
- 将AI驱动的数学和视觉工具集成到应用中。
- 优化AI模型,提高准确性和效率。
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培训结束后,学员将能够:
- 理解DeepSeek模型的架构和功能,包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
- 准备数据集并预处理数据以进行微调。
- 微调DeepSeek LLM以用于特定领域应用。
- 高效优化和部署微调后的模型。
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- 了解 AI 和 LLM 的基本概念。
- 探索DeepSeek的架构及其用例。
- 将基础 AI 概念应用到实际场景中。
- 了解 AI 开发中的伦理考量。
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培训结束后,学员将能够:
- 理解大语言模型(LLMs)的基本原理。
- 了解 DeepSeek LLM 的架构和功能,包括 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3。
- 识别 DeepSeek LLM 在各种商业环境中的实际应用。
- 利用 DeepSeek LLM 实现日常任务的基本项目。