Курс за обучение по DeepSeek: Оптимизация и разгръщане на напреднали модели

Тази ръководена от инструктори, директна тренировка в България (онлайн или на място) е насочена към разработчици с междинно ниво, инженери по данни и екипи за софтуер, които желаят да внедрят DeepSeek Coder за разработка на софтуер с помощта на изкуствен интелект, автоматизация и оптимизация.

Към края на тази тренировка участниците ще могат да:

• Внедрят генериране и рефакториране на код с помощта на изкуствен интелект в мащабни проекти.
• Използват отстраняването на грешки с помощта на изкуствен интелект за подобряване на надеждността на софтуера.
• Интегрират DeepSeek Coder в DevOps и CI/CD пайплайни.
• Използват изкуствения интелект за интелигентна автоматизация в работните процеси на софтуерното инженерство.

Този инструктаж, воден от преподавател и провеждан на живо в България (онлайн или на място), е насочен към AI инженери, разработчици и анализатори на данни от напреднало ниво, които желаят да овладеят стратегии за инженерство на промънти, с цел максимизиране на ефективността на DeepSeek LLM в реални приложения.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Създават напреднали промънти за оптимизиране на AI отговорите.
• Контролират и прецизират генерираното от AI текст за точност и последователност.
• Използват техники за верижно свързване на промънти и управление на контекста.
• Намаляват пристрастията и подобряват етичното използване на AI в инженерството на промънти.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е направено за архитекти, градски плановери и дизайн професионалисти на средно до напреднало ниво, които искат да интегрират ИИ в процес на дизайн, от концептуализация до крайните продукти.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Генерализират дизайн итерации с помощта на ИИ, ускорени инструменти за превръщане на текст в видео и изображение.
• Използват ИИ за създаване на планове за етажи, разсеки, фасади и избор на материали.
• Гарантират съответствие на регулациите с помощта на ИИ, ускорена валидация на дизайна.
• Интегрират ИИ процеси в Revit и други инструменти за рендеринг.

Тази тренировка, водена от инструктор и провеждана на живо в България (онлайн или на място), е насочена към разработчици от междинно ниво, софтуерни инженери и учени в областта на данните, които искат да използват DeepSeek API за изграждане на приложения, задвижвани от изкуствен интелект.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат възможностите на DeepSeek API.
• Интегрират DeepSeek API в приложения.
• Внедрят автоматизация и чатботове, задвижвани от изкуствен интелект.
• Оптимизират производителността на API и ефективно управляват обажданията към API.

Тази водена от инструктор, интерактивна тренировка в <локация> (онлайн или на място) е насочена към AI архитекти от напреднало ниво, корпоративни разработчици и CTO-ве, които желаят да внедряват, оптимизират и мащабират модели на DeepSeek в бизнес среди, като същевременно осигуряват сигурност, съответствие с регулациите и етични практики в областта на изкуствения интелект.

Към края на тази тренировка участниците ще могат да:

• Внедряват модели на DeepSeek в корпоративни среди.
• Оптимизират AI модели за производителност и мащабируемост.
• Осигуряват защита на данните и съответствие в AI приложения.
• Прилагат етични практики в областта на изкуствения интелект в бизнес решения.

Тази инструктажна, провеждана на живо тренировка в България (онлайн или на място) е насочена към инженери по изкуствен интелект на напреднал ниво, разработчици на роботика и специалисти по автоматизация, които желаят да използват DeepSeek за изграждане на интелигентни AI агенти и автономни системи.

Към края на тази тренировка участниците ще могат да:

• Разберат архитектурата и възможностите на моделите DeepSeek.
• Интегрират DeepSeek в AI агенти за вземане на решения и автоматизация.
• Приложат техники за обучение чрез подсилване за трениране на автономни системи.
• Разгърнат автономни агенти, управлявани от изкуствен интелект, в реални среди.

Тази инструктажна, присъствена тренировка в България (онлайн или на място) е насочена към професионалисти в областта на устойчивостта, изследователи и разработчици на изкуствен интелект със средно ниво на познания, които желаят да използват DeepSeek за прилагане на анализи, управлявани от изкуствен интелект, за устойчивост, прогнозно моделиране за климатични действия и отговорни приложения на изкуствения интелект за социална полза.

Към края на тази тренировка участниците ще могат да:

• Използват модели на DeepSeek за анализ на данни, свързани с устойчивостта.
• Прилагат изкуствен интелект за моделиране на климатични промени, оптимизация на ресурсите и мониторинг на биологичното разнообразие.
• Разработват решения, управлявани от изкуствен интелект, за социално въздействие и цели за устойчиво развитие (ЦУР).
• Спазват отговорни практики на изкуствения интелект в приложения за устойчивост.

Това обучение, водено от преподавател и провеждано на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за творци на съдържание с междинно ниво, маркетолози и професионалисти в медиите, които желаят да използват DeepSeek за писане с помощ на изкуствен интелект, автоматизирана генерация на медийно съдържание и работни процеси за производство на съдържание.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Генерират висококачествено текстово съдържание чрез модели на DeepSeek.
• Автоматизират работните процеси за създаване на съдържание за блогове, социални мрежи и маркетингови кампании.
• Интегрират инструменти за изкуствен интелект в съществуващи системи за управление на съдържанието.
• Подобрят креативността и ефективността чрез задвижвани от изкуствен интелект идеи и структуриране.

Тази инструктирана, на живо тренировка в България (онлайн или на място) е предназначена за бизнес анализатори, мениджъри и лица, вземащи решения, на междинно ниво, които желаят да използват DeepSeek за предиктивно моделиране, визуализация на данни и стратегическо вземане на решения.

Към края на тази тренировка участниците ще могат да:

• Използват DeepSeek за анализ на бизнес данни и генериране на прозрения.
• Прилагат предиктивно моделиране за бизнес прогнози.
• Автоматизират отчетите и работните процеси в областта на бизнес интелигентността.
• Подобряват вземането на решения чрез аналитика, задвижвана от изкуствен интелект.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да изграждат, разгръщат и управляват работни процеси за машинно обучение на Kubernetes.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Kubeflow на място и в облака с помощта на AWS EKS (Elastic Kubernetes услуга).
• Изградете, разположете и управлявайте работни потоци на ML въз основа на Docker контейнери и Kubernetes.
• Изпълнявайте цели тръбопроводи за машинно обучение на различни архитектури и облачни среди.
• Използване на Kubeflow за създаване и управление на преносими компютри Jupyter.
• Изграждане на ML обучение, настройка на хиперпараметри и обслужване на работни натоварвания в множество платформи.

Това живо обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за инженери, които искат да разгърнат задачи за машино-обучение на AWS EC2 сървър.

По края на обучението участниците ще могат:

• Инсталират и конфигурират Kubernetes, Kubeflow и друга необходима софтуера в AWS.
• Използват EKS (Elastic Kubernetes Service) за улесняване на работата по инициализирането на кластър Kubernetes в AWS.
• Създават и разгъват пайплайн на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в продажба.
• Обучават и разгъват TensorFlow ML модели върху няколко GPU и машини, работящи посредством паралелна обработка.
• Използват други управляеми услуги на AWS за разширяване на приложение за машино-обучение.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) в България се насочва към инженери, които искат да изпълняват зарежданета на машинно учение в обlac Azure.

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Kubernetes, Kubeflow и други нужни софтуери в Azure.
• Използват Azure Kubernetes Service (AKS) за улесняване на работата по инициализацията на кластър Kubernetes в Azure.
• Създават и изпълняват pipeline на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в продажба.
• Обучават и разглеждат TensorFlow ML модели през множество GPUs и машини, работещи паралелно.
• Използват други управляеми услуги от AWS за разширение на ML приложение.

Kubeflow е отворен източник платформа, направена за оптимизиране на създаването, обучаването и разграждането на машинно самообучение зареждане в Kubernetes.

Това управляемо обучение (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на ниво начинаещ до среден, които искат да изграждат надежди ML работни потоци с Kubeflow.

След завършването на това обучение, участниците ще придобият уменията да:

• Навигирам в екосистемата Kubeflow и нейните основни компоненти.
• Изграждаме възпроизводими работни потоци с Kubeflow Pipelines.
• Провеждаме масштабиращи се задания за обучение в Kubernetes.
• Разграждаме машинни модели ефективно, използвайки Kubeflow Serving.

Формат на курса

• Ръководени презентации и колаборативни дискусии.
• Практически лаборатории с реални компоненти на Kubeflow.
• Приложни упражнения за изграждане на цели ML работни потоци.

Опции за персонализация на курса

• Персонализирани версии на това обучение могат да бъдат организирани, за да се подобрят според технологичния стек и проектните изисквания на вашата команда.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да изграждат, разгръщат и управляват работни процеси за машинно обучение на Kubernetes.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Kubeflow на място и в облака.
• Изградете, разположете и управлявайте работни потоци на ML въз основа на Docker контейнери и Kubernetes.
• Изпълнявайте цели тръбопроводи за машинно обучение на различни архитектури и облачни среди.
• Използване на Kubeflow за създаване и управление на преносими компютри Jupyter.
• Изграждане на ML обучение, настройка на хиперпараметри и обслужване на работни натоварвания в множество платформи.

Това обучение на живо, ръководено от инструктори (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни, които желаят да надхвърлят изграждането на ML модели и да оптимизират процеса на създаване, проследяване и внедряване на ML модели.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте MLflow и свързаните ML библиотеки и рамки.
• Оценете важността на проследимостта, възпроизводимостта и разгръщането на ML модел
• Внедрете ML модели в различни обществени облаци, платформи или локални сървъри.
• Мащабирайте процеса на внедряване на ML, за да поемете множество потребители, които си сътрудничат по проект.
• Настройте централен регистър, за да експериментирате, възпроизвеждате и разгръщате ML модели.