Fejlett Modelloptimalizálás és Telepítés Képzés

Ez az oktatóvezetett, élőképzés (online vagy helyszínen) középszintű fejlesztőknek, adattudósoknak és szoftvercsapatoknak szánva, akik a DeepSeek Coder használatával szeretnék AI-ellátott szoftverfejlesztés, automatizálás és optimalizálás céljából.

Ez a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

• AI-ellátott kódgenerálás és átrendezés végrehajtására nagy méretű projektekben.
• AI-használatú hibakereséshez a szoftver megbízhatóságának növeléséhez.
• DeepSeek Coder integrálására DevOps és CI/CD folyamatokba.
• AI használatához intelligens automatizáláshoz szoftverfejlesztési munkafolyamatokban.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középfokú fejlesztőket, szoftvermérnököket és adat tudósokat céloz meg, akik a DeepSeek API-kat szeretnék használni AI-hatású alkalmazások létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a DeepSeek API-kat képességeit.
• Integrálják a DeepSeek API-kat alkalmazásokba.
• Implementálják az AI-hatású automatizálást és chatbotokat.
• Optimalizálják az API teljesítményét és hatékonyan kezelik az API-hívásokat.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) az olyan haladó szintű AI-architektúrák, vállalati fejlesztők és CTO-k számára szánt, akik kíváncsiak arra, hogy DeepSeek modelleket telepítsenek, optimalizáljanak és méretezzenek üzleti környezetben, biztosítva a biztonságot, az engedélyezést és az etikai AI gyakorlatokat.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• DeepSeek modelleket telepíteni vállalati környezetben.
• AI-modelleket optimalizálni a teljesítmény és méretezés szempontjából.
• Biztonságot és engedélyezést biztosítani az AI-alkalmazásokban.
• Etikai AI gyakorlatokat valósítsanak meg üzleti megoldásokban.

Ez a szakmai oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés a kezdő szintű, nem technikai profik és vállalkozók számára szolgál, akik szeretnék kihasználni a DeepSeek nyílt forráskódú modelleit a tartalomkészítéshez, automatizáláshoz és üzleti intelligenciához.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a no-code AI alapjait és alkalmazásait az üzletben.
• Használni a DeepSeek modelleket tartalomgeneráláshoz és automatizáláshoz.
• Integrálni AI eszközöket a már létező folyamatokba platformokkal, mint a Zapier, Make és Notion.
• Elemezni az üzleti adatokat és létrehozni használható felismeréseket AI segítségével.
• Fejleszteni AI-hajtott stratégiákat a termelékenység és döntéshozatal javítására.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) a kezdő- és középszintű programozók és fejlesztők számára szolgál, akik azt szeretnék, hogy a DeepSeek Coder segítségével növeljék a kódolás hatékonyságát és termelési hatékonyságát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DeepSeek Coder képességeit és korlátozásaikat.
• AI segítségével magas minőségű kódrészleteket generálni.
• DeepSeek Coder használatát a kód hibakereséséhez és optimalizálásához.
• AI eszközök segítségével ismétlődő programozási feladatokat automatizálni.

Ez a tanfolyamvezető, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű mérnököknek, adattudósoknak és kutatóknak szól, akik kihasználni szeretnék a DeepSeek Mathot bonyolult egyenletek megoldására és a DeepSeek Visiont AI-alapú képfeldolgozásra.

Ezen tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• DeepSeek Math használatára AI-alapú problémamegoldáshoz.
• DeepSeek Vision alkalmazására képanalízis és tárgyfelismerésre.
• AI-alapú matematikai és vizuális eszközök integrálására alkalmazásokba.
• AI-modellek optimalizálására pontosításra és hatékonyságra.

Ez a tanfolyamot vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) keretében, amely a haladó szintű AI-kutatókra, gépi tanulási mérnökökre és fejlesztőkre céloz, akik szeretnék finomítani a DeepSeek LLM-modelleket, hogy iparágakra, területre vagy üzleti igényekhez igazított különleges AI-alakításokat hozzanak létre.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DeepSeek-modellek, beleértve a DeepSeek-R1-et és a DeepSeek-V3-at, architektúráját és képességeit.
• Adathalmazok előkészítése és előfeldolgozása a finomításhoz.
• DeepSeek LLM finomítása területspecifikus alkalmazásokra.
• Finomított modellek hatékony optimalizálása és telepítése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azon kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megérteni az AI alapjait és DeepSeek architektúráját és alkalmazásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI és az LLM alapfogalmait.
• Fedezze fel DeepSeek architektúráját és használati eseteit.
• Alkalmazza az alapvető AI-koncepciókat a valós forgatókönyvekre.
• Szerezzen betekintést az AI-fejlesztés etikai szempontjaiba.

Ez oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés kezdő szintű résztvevőknek szól, akik meg szeretnék ismerni a nagy nyelvi modellek alapelveit, megismerkedni a DeepSeek LLM működésével és specifikus modelleivel, valamint felfedezni gyakorlati alkalmazásokat a üzleti és mindennapi életben.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a nagy nyelvi modellek (LLMs) alapelveit.
• Megértik a DeepSeek LLM architektúráját és funkcióit, beleértve a DeepSeek-R1 és DeepSeek-V3 modelleket.
• Megismerik a DeepSeek LLM gyakorlati alkalmazásait különböző üzleti kontextusokban.
• Alapvető projekteket valósítanak meg a DeepSeek LLM használatával minden napra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének kiépíteni, telepíteni és kezelni a Kubernetes webhelyen.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja az Kubeflow-et a helyszínen és a felhőben az AWS EKS (Elastic Kubernetes szolgáltatás) segítségével.
• ML munkafolyamatok létrehozása, üzembe helyezése és kezelése Docker tárolók és Kubernetes alapján.
• Futtasson teljes gépi tanulási folyamatot különféle architektúrákon és felhőkörnyezeteken.
• Az Kubeflow használata Jupyter notebookok létrehozásához és kezeléséhez.
• Építsen ML képzést, hiperparaméter-hangolást, és szolgálja ki a munkaterheléseket több platformon.

Ez az oktatók által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) olyan mérnököket cézsol, akik szeretnének gépi tanulási feladatokat az AWS EC2 szerverre központilag telepíteni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Kubernetes, Kubeflow és más szükséges szoftvereket az AWS-n.
• Használni az EKS (Elastic Kubernetes Service)-t az AWS-on futó Kubernetes fürt kezdeményezésének egyszerűsítésére.
• Létrehozni és központilag telepíteni egy Kubernetes folyamatot a gépi tanulási modellek éles környezetben való automatizálására és kezelésére.
• Tanítani és központilag telepíteni TensorFlow ML modelleket több GPU és párhuzamosan működő gépek között.
• Kiterjeszteni egy ML alkalmazást más AWS felügyelt szolgáltatások segítségével.

Ez az instruktor vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) olyan mérnököknek szól, akik a gépi tanulási feladatokat szeretnék üzembe helyezni az Azure felhőben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Kubernetes, Kubeflow és más szükséges szoftvereket az Azure-on.
• Azure Kubernetes Service (AKS) használattal egyszerűsíteni a Kubernetes fürt inicializálásának munkáját az Azure-on.
• Kubernetes folyamatot készíteni és üzembe helyezni a gépi tanulási modell automatizálásához és kezeléséhez a termelésben.
• TensorFlow gépi tanulási modelleket telepíteni és üzembe helyezni több GPU és párhuzamosan futó gépen.
• Más AWS felügyelt szolgáltatásokat használni a gépi tanulási alkalmazás kiterjesztéséhez.

A Kubeflow egy nyílt forráskódú platform, amely célja a gépi tanulási feladatok építése, tanítása és üzembe helyezése a Kubernetes-en történő folyamatosság növelése.

Ez az oktató útmutató (online vagy személyes) kezdő és középhalon járó szaktudósokra vonatkozik, akik megbízható ML folyamatokat szeretnének létrehozni a Kubeflow használatával.

Az oktatás befejezésével az résztvevők megismerkednek:

• A Kubeflow ökoszisztémájának és alapvető komponenseinek áttekintése.
• Reproducálható folyamatok építése a Kubeflow Pipelines segítségével.
• Skálázható tanítási feladatok futtatása Kubernetes-en.
• Gépi tanulási modellek hatékony szolgáltatása a Kubeflow Serving használatával.

Kurzus formátuma

• Útmutató prezentációk és együttműködőbeszélések.
• Kézi laborok valós Kubeflow komponensekkel.
• Gyakorlati feladatok, hogy end-to-end ML folyamatokat építsenek.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Testreszabott verziókat kérhet a csapat technológiai stackje és projektigényeihez igazítva.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének kiépíteni, telepíteni és kezelni a Kubernetes webhelyen.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja az Kubeflow-et a helyszínen és a felhőben.
• ML munkafolyamatok létrehozása, üzembe helyezése és kezelése Docker tárolók és Kubernetes alapján.
• Futtasson teljes gépi tanulási folyamatot különféle architektúrákon és felhőkörnyezeteken.
• Az Kubeflow használata Jupyter notebookok létrehozásához és kezeléséhez.
• Építsen ML képzést, hiperparaméter-hangolást, és szolgálja ki a munkaterheléseket több platformon.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak az adattudósoknak szól, akik túl szeretnének menni az ML-modellek építésén, és optimalizálni szeretnék az ML-modell létrehozási, nyomon követési és telepítési folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a MLflow-t és a kapcsolódó ML könyvtárakat és keretrendszereket.
• Értékelje az ML modell nyomon követhetőségének, reprodukálhatóságának és telepíthetőségének fontosságát
• Telepítsen ML modelleket különböző nyilvános felhőkre, platformokra vagy helyszíni kiszolgálókra.
• Méretezheti az ML-telepítési folyamatot, hogy több felhasználó is alkalmazkodjon egy projekten.
• Állítson be egy központi nyilvántartást az ML-modellek kísérletezéséhez, reprodukálásához és üzembe helyezéséhez.