清华大学《DeepSeek：从入门到精通》

清华大学 DeepSeek 教程简介

DeepSeek 是清华大学开发的一款面向人工智能领域的开源软件库，旨在为深度学习研究和应用提供高效、灵活的工具支持。本教程将带您快速了解 DeepSeek 的核心功能和使用方法。

教程目标:

• 了解 DeepSeek 的设计理念和主要特点

• 掌握 DeepSeek 的安装和环境配置

• 学习使用 DeepSeek 构建和训练深度学习模型

• 探索 DeepSeek 在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用案例

教程内容:

1. DeepSeek 概述

• DeepSeek 简介：发展历程、设计理念、应用领域

• DeepSeek 主要特点：高效、灵活、易用、可扩展

• DeepSeek 与其他深度学习框架的比较

2. DeepSeek 安装与配置

• 系统环境要求：操作系统、Python 版本、CUDA 版本等

• 安装 DeepSeek：pip 安装、源码编译安装

• 环境配置：CUDA、cuDNN 等依赖库的配置

3. DeepSeek 基础

• DeepSeek 核心概念：张量、计算图、自动求导

• DeepSeek 基本操作：张量创建、索引、运算、广播等

• DeepSeek 常用模块：神经网络层、损失函数、优化器等

4. DeepSeek 模型构建与训练

• 使用 DeepSeek 构建深度学习模型：Sequential 模型、Functional API

• 模型训练流程：数据加载、模型编译、模型训练、模型评估

• 模型保存与加载：保存模型参数、保存整个模型

5. DeepSeek 应用案例

• 计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割

• 自然语言处理：文本分类、情感分析、机器翻译

• 其他领域：推荐系统、强化学习等

• 附件：《DeepSeek：从入门到精通》

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