Курс за обучение по Упътване за курс: Надграждане на модели и тяхното развертане

Този курс с инструктор, проводим жив (онлайн или на място), е предназначен за разработчици с среден ниво на знания, инженери на данни и софтуерни екипи, които искат да внедрят DeepSeek Coder за AI-подпомогнат софтуерен разработване, автоматизация и оптимизация.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Внедряват AI-подпомогана генерация и преработка на код в големи проекти.
• Изучават AI-подпомогано отстраняване на грешки за подобряване на надеждността на софтуера.
• Интегрират DeepSeek Coder в DevOps и CI/CD пиплайни.
• Използват AI за интелектуална автоматизация в софтуерните инженерингови процеси.

Товата обучение с инструктор, което се провежда в България (онлайн или на място), е направено за разработчици на среден ниво, софтуерни инженери и данни научници, които искат да използват DeepSeek APIs за създаване на приложения с изкуствен интелигентен.

След края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират възможностите на DeepSeek APIs.
• Интегрират DeepSeek APIs в приложения.
• Реализират изкуствено интелигентна автоматизация и чатботи.
• Оптимизират производителността на API и управляват ефективно API повиквания.

Това обучение, провеждано от инструктор на място или онлайн, е предназначено за специалисти с напреднали знания по AI архитектура, предприемачи разработчици и CTO, които искат да развернат, оптимизират и масштабират модели на DeepSeek в бизнес среди, като се осигурява сигурност, съответствие на нормите и етични практики в AI.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Развернат модели на DeepSeek в бизнес среди.
• Оптимизират AI модели за производителност и масштабируемост.
• Осигуряват сигурност на данните и съответствие на нормите в AI приложения.
• Внедряват етични практики в AI бизнес решения.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи нетехнически професионалисти и предприемачи, които искат да използват отворените модели на DeepSeek за създаване на съдържание, автоматизация и бизнес интелиджънс.

След края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на no-code AI и нейните приложения в бизнеса.
• Използват модели на DeepSeek за генериране на съдържание и автоматизация.
• Интегрират AI инструменти в съществуващите си работни процеси чрез платформи като Zapier, Make и Notion.
• Анализират бизнес данни и генерират практическа информация чрез AI.
• Развиват AI-ориентирани стратегии за подобряване на продуктивността и вземане на решения.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за програмисти и разработчици на ниво начален до среден, които искат да използват DeepSeek Coder за повишаване на ефективността и продуктивността на кодирането.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират възможностите и ограниченията на DeepSeek Coder.
• Генерация на качествени фрагменти от код с помощта на AI.
• Използване на DeepSeek Coder за отстраняване на грешки и оптимизация на код.
• Автоматизиране на повторяващи се програмни задачи с помощта на AI инструменти.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е направено за инженери, научни работници и специалисти по данни с средно ниво, които искат да използват DeepSeek Math за решаване на сложни уравнения и DeepSeek Vision за обработка на изображения с използване на изкуствен интелигент.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Използват DeepSeek Math за решаване на проблеми с помощта на изкуствен интелигент.
• Прилагат DeepSeek Vision за анализ на изображения и откриване на обекти.
• Интегрират инструменти с изкуствен интелигент за математически и визуални задачи в приложения.
• Оптимизират модели с изкуствен интелигент за точност и ефективност.

Този курс с инструктор, провеждан живо (онлайн или на място), е предназначен за специалисти на повишен ниво в областта на изкуствен интелигент, инженери на машинно обучение и разработчици, които искат да настройват модели DeepSeek LLM за създаване на специализирани приложения на изкуствен интелигент, насочени към специфични отрасли, области или бизнес нужди.

До края на този курс участниците ще бъдат в състояние да:

• Разберат архитектурата и възможностите на модели DeepSeek, включително DeepSeek-R1 и DeepSeek-V3.
• Подготвят набори от данни и предварително обработват данни за настройване.
• Настроят DeepSeek LLM за приложения специфични за област.
• Опитимизират и разпространяват настройвани модели ефикасно.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към участници на ниво начинаещи, които искат да разберат основите на AI и архитектурата и приложенията на DeepSeek.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции на AI и LLM.
• Разгледайте архитектурата на DeepSeek и нейните случаи на използване.
• Приложете основните концепции за AI към сценарии от реалния свят.
• Получете представа за етичните съображения при разработването на AI.

Товато обучение с инструктор, провеждащо се на живо (онлайн или на място), е предназначено за участници на начален ниво, които искат да разберат основните принципи на големите езикови модели, да разгледат работата на DeepSeek LLM и неговите специфични модели, както и да открият практическото им приложение в бизнес и ежедневието.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на големите езикови модели (LLMs).
• Разберат архитектурата и функционалностите на DeepSeek LLM, включително DeepSeek-R1 и DeepSeek-V3.
• Определят практическото приложение на DeepSeek LLM в различни бизнес контексти.
• Осъществят основни проекти, използващи DeepSeek LLM за ежедневни задачи.

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.