课程分类： 人工智能DS赋能运用
课程目标：
深入理解Deep Seek的技术架构、核心优势及其在人工智能领域的独特地位。
探讨Deep Seek如何重新定义人工智能的未来，包括其对技术趋势、行业应用和社会伦理的影响。
课程对象：
课程时间：
第一部分：Deep Seek技术基础
1.人工智能发展回顾
人工智能的关键里程碑
Deep Seek的诞生背景
2.Deep Seek的核心架构
Transformer模型与自然语言处理（NLP）
数据层、模型层、应用层和用户层
3.技术优势与特性
上下文记忆与多模态输入处理
与Chat GPT和Gemini（豆包）等模型的对比
第二部分：Deep Seek的开发与优化
1.开发策略与哲学
Deep Seek团队的愿景与发展目标
开源与专有软件的平衡
2.训练数据管理
数据规模、准确性和偏差的平衡
3.定制化与优化
针对特定应用场景的优化流程
第三部分：DeepSeek的应用与影响
1.行业应用案例
自动化、教育、医疗、金融、内容创作等领域的应用
银行业中的深度智能探索应用
2.对人工智能行业的深远影响
推动技术进步与创新
改变行业格局与竞争态势
3.社会与伦理影响
AI伦理和治理策略
面临的挑战与应对措施
第四部分：人工智能的未来展望
1.技术趋势与发展方向
弱人工智能、强人工智能和超级智能的定义
人工智能在自动控制、产业变革等领域的应用
2.Deep Seek在未来的角色
如何引领人工智能的未来
潜在的技术突破与创新
3.社会与政策的应对
政府政策对人工智能发展的影响
如何构建可持续的人工智能生态系统
