DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, adatmérnököknek és szoftvercsapatoknak szól, akik szeretnék megvalósítani DeepSeek Coder for AI által támogatott szoftverfejlesztést, automatizálást és optimalizálást.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A mesterséges intelligencia által támogatott kódgenerálás és átalakítás végrehajtása nagyszabású projektekben.
• Használja ki az AI-alapú hibakeresést a szoftver megbízhatóságának növelése érdekében.
• Integrálja az DeepSeek kódolót DevOps és CI/CD csővezetékekbe.
• Használja az AI-t a szoftverfejlesztési munkafolyamatok intelligens automatizálásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű mesterséges intelligencia mérnökök, fejlesztők és adatelemzők számára készült, akik azonnali mérnöki stratégiákat szeretnének elsajátítani az DeepSeek LLM hatékonyságának maximalizálása érdekében a valós világban. alkalmazások.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Speciális promptok létrehozása az AI-válaszok optimalizálásához.
• Az AI által generált szöveg vezérlése és finomítása a pontosság és a következetesség érdekében.
• Használja ki az azonnali láncolási és kontextuskezelési technikákat.
• Csökkentse az előítéleteket és javítsa az etikus mesterséges intelligencia használatot az azonnali tervezés során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, szoftvermérnököknek és adattudósoknak szól, akik DeepSeek API-kat kívánnak felhasználni az AI-alapú alkalmazások építéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az DeepSeek API-k képességeit.
• Integráljon DeepSeek API-kat alkalmazásokba.
• Az AI-alapú automatizálás és chatbotok megvalósítása.
• Az API teljesítményének optimalizálása és az API-hívások hatékony kezelése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű mesterséges intelligencia-építészeket, vállalati fejlesztőket és műszaki vezetőket céloz meg, akik szeretnének modelleket telepíteni, optimalizálni és méretezni DeepSeek üzleti környezetekben, miközben a biztonságot garantálják, megfelelés és az etikus mesterséges intelligencia gyakorlata.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítsen DeepSeek modelleket vállalati környezetekben.
• Optimalizálja az AI-modelleket a teljesítmény és a méretezhetőség érdekében.
• Biztosítsa az adatbiztonságot és a megfelelőséget az AI-alkalmazásokban.
• Alkalmazzon etikus mesterséges intelligencia gyakorlatokat az üzleti megoldásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű, nem műszaki szakembereknek és vállalkozóknak szól, akik szeretnék hasznosítani DeepSeek nyílt forráskódú modelljeit a tartalomkészítés, az automatizálás és az üzleti intelligencia terén. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a kód nélküli mesterséges intelligencia alapjait és üzleti alkalmazásait.
• Használjon DeepSeek modelleket a tartalom létrehozásához és automatizálásához.
• Integrálja az AI-eszközöket a meglévő munkafolyamatokba olyan platformok segítségével, mint a Zapier, a Make és a Notion.
• Elemezze az üzleti adatokat, és hozzon létre gyakorlatias betekintést az AI segítségével.
• AI-vezérelt stratégiák kidolgozása a termelékenység és a döntéshozatal javítása érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű programozóknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék kihasználni a DeepSeek Coder-t a kódolás hatékonyságának és termelékenységének javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az DeepSeek Coder képességeit és korlátait.
• Hozzon létre kiváló minőségű kódrészleteket az AI segítségével.
• Használja az DeepSeek kódolót a hibakereséshez és a kód optimalizálásához.
• Automatizálja az ismétlődő programozási feladatokat AI-eszközök segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű mérnököknek, adattudósoknak és kutatóknak szól, akik DeepSeek matematikát kívánnak kamatoztatni összetett egyenletek megoldásában és DeepSeek víziót az AI-vezérelt megoldásokhoz. képfeldolgozás.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használja az DeepSeek matematikát az AI által támogatott problémamegoldáshoz.
• Alkalmazza az DeepSeek Vision-t képelemzéshez és tárgyfelismeréshez.
• Integrálja az AI-alapú matematikai és vizuális eszközöket az alkalmazásokba.
• Optimalizálja az AI-modelleket a pontosság és a hatékonyság érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű mesterségesintelligencia-kutatóknak, gépi tanulási mérnököknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnének finomhangolni DeepSeek LLM-modelleket speciális mesterséges intelligencia-alkalmazások létrehozása érdekében. iparágak, tartományok vagy üzleti igények.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az DeepSeek modellek architektúráját és képességeit, beleértve az DeepSeek-R1-et és DeepSeek-V3-at.
• Készítsen adatkészleteket és dolgozzon fel adatokat a finomhangoláshoz.
• Az DeepSeek LLM finomhangolása tartományspecifikus alkalmazásokhoz.
• Optimalizálja és hatékonyan telepítse a finomhangolt modelleket.

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 az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azon kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megérteni a nagy nyelvi modellek alapjait, feltárni az DeepSeek LLM és specifikus modelljei működését, valamint gyakorlati tapasztalatokat. alkalmazások az üzleti életben és a mindennapi életben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a nagy nyelvi modellek (LLM) alapelveit.
• Ismerje meg az DeepSeek LLM architektúráját és funkcióit, beleértve az DeepSeek-R1-et és az DeepSeek-V3-at.
• Azonosítsa az DeepSeek LLM gyakorlati alkalmazásait különféle üzleti környezetekben.
• Alapvető projektek végrehajtása DeepSeek LLM használatával a mindennapi feladatokhoz.

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 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 képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik Machine Learning munkaterhelést szeretnének telepíteni egy AWS EC2 szerverre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Kubernetes, Kubeflow és egyéb szükséges szoftvereket az AWS-en.
• Az EKS (Elastic Kubernetes Service) használatával leegyszerűsítheti a Kubernetes-fürt inicializálását az AWS-en.
• Hozzon létre és helyezzen üzembe egy Kubernetes-folyamatot az éles ML-modellek automatizálásához és kezeléséhez.
• Tanítson és telepítsen TensorFlow ML modellt több párhuzamosan futó GPU-n és gépen.
• Használjon más AWS által felügyelt szolgáltatásokat az ML-alkalmazások kiterjesztéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik Machine Learning munkaterhelést szeretnének telepíteni az Azure-felhőbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Kubernetes, a Kubeflow és más szükséges szoftvereket az Azure-ban.
• Az Azure Kubernetes Service (AKS) használatával egyszerűsítse a Kubernetes-fürt Azure-ban történő inicializálását.
• Hozzon létre és helyezzen üzembe egy Kubernetes-folyamatot az éles ML-modellek automatizálásához és kezeléséhez.
• Tanítson és telepítsen TensorFlow ML modellt több párhuzamosan futó GPU-n és gépen.
• Használjon más AWS által felügyelt szolgáltatásokat az ML-alkalmazások kiterjesztéséhez.

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.