Курс за обучение по DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, инженери по данни и софтуерни екипи, които желаят да внедрят DeepSeek Кодер за разработка, автоматизация и оптимизация на софтуер, подпомаган от AI.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Внедрете генериране на код с помощта на AI и рефакторинг в мащабни проекти.
• Използвайте задвижваното от AI отстраняване на грешки, за да подобрите надеждността на софтуера.
• Интегрирайте DeepSeek кодера в DevOps и CI/CD конвейери.
• Използвайте AI за интелигентна автоматизация в работните процеси на софтуерното инженерство.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери с изкуствен интелект, разработчици и анализатори на данни от напреднало ниво, които желаят да овладеят бързи инженерни стратегии, за да увеличат максимално ефективността на DeepSeek LLM в реалния свят приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Създайте разширени подкани за оптимизиране на реакциите на AI.
• Контролирайте и прецизирайте генерирания от AI текст за точност и последователност.
• Използвайте бързи вериги и техники за управление на контекста.
• Намалете пристрастията и подобрете етичното използване на AI при бързо инженерство.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към архитекти от средно до напреднало ниво, градски плановици и професионалисти в дизайна, които желаят да интегрират AI в своя процес на проектиране, от концептуализацията до крайните резултати.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Генерирайте итерации на дизайна, като използвате инструменти за генериране на текст към видео и изображения, задвижвани от AI.
• Използвайте AI, за да създадете етажни планове, секции, коти и избор на материали.
• Осигурете съответствие с разпоредбите, като използвате валидиране на дизайн, управлявано от AI.
• Интегрирайте AI работни потоци в Revit и други инструменти за рендиране.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, софтуерни инженери и учени по данни, които желаят да използват DeepSeek API за изграждане на приложения, задвижвани от AI.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете възможностите на DeepSeek API.
• Интегрирайте DeepSeek API в приложения.
• Внедрете задвижвана от AI автоматизация и чатботове.
• Оптимизирайте производителността на API и управлявайте ефективно API извикванията.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към архитекти с изкуствен интелект на напреднало ниво, корпоративни разработчици и технически директори, които желаят да внедряват, оптимизират и мащабират DeepSeek модели в рамките на бизнес среди, като същевременно гарантират сигурност, съответствие и етични AI практики.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Внедрете DeepSeek модели в корпоративни среди.
• Оптимизирайте AI моделите за производителност и мащабируемост.
• Осигурете сигурност на данните и съответствие в AI приложения.
• Внедряване на етични AI практики в бизнес решенията.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери с ИИ на напреднало ниво, разработчици на роботика и специалисти по автоматизация, които желаят да използват DeepSeek за изграждане на интелигентни агенти с ИИ и автономни системи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете архитектурата и възможностите на DeepSeek AI модели.
• Интегрирайте DeepSeek в AI агенти за вземане на решения и автоматизация.
• Прилагайте техники за обучение с подсилване за обучение на автономни системи.
• Внедрете управлявани от AI автономни агенти в реални среди.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти по устойчивост на средно ниво, изследователи и разработчици на AI, които желаят да използват DeepSeek за прилагане на управляван от AI анализ за устойчивост, прогнозно моделиране на климата действие и отговорни AI приложения за социално благо.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Използвайте DeepSeek модели за анализ на данни, свързани с устойчивостта.
• Прилагайте AI за моделиране на изменението на климата, оптимизиране на ресурсите и мониторинг на биоразнообразието.
• Разработвайте управлявани от AI решения за социално въздействие и цели за устойчиво развитие (SDG).
• Осигурете отговорни AI практики в приложения за устойчивост.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към създатели на съдържание на средно ниво, търговци и медийни професионалисти, които желаят да използват DeepSeek за писане с помощта на AI, автоматизирано генериране на медии и производство на съдържание работни потоци.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Генерирайте висококачествено текстово съдържание с помощта на DeepSeek модели.
• Автоматизирайте работните процеси за създаване на съдържание за блогове, социални медии и маркетингови кампании.
• Интегрирайте AI инструменти в съществуващи системи за управление на съдържанието.
• Подобрете креативността и ефективността с управлявани от AI идеи и структуриране.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към бизнес анализатори, мениджъри и вземащи решения на средно ниво, които желаят да използват DeepSeek за прогнозно моделиране, визуализация на данни и вземане на стратегически решения .

До края на това обучение участниците ще могат:

• Използвайте DeepSeek, за да анализирате бизнес данни и да генерирате прозрения.
• Приложете прогнозно моделиране за бизнес прогнозиране.
• Автоматизирайте работните процеси за отчитане и бизнес разузнаване.
• Подобрете вземането на решения с анализи, базирани на AI.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи нетехнически професионалисти и предприемачи, които желаят да използват моделите с отворен код на DeepSeek за създаване на съдържание, автоматизация и бизнес разузнаване .

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на AI без код и неговите приложения в бизнеса.
• Използвайте DeepSeek модели за генериране на съдържание и автоматизация.
• Интегрирайте AI инструменти в съществуващи работни процеси, като използвате платформи като Zapier, Make и Notion.
• Анализирайте бизнес данни и генерирайте полезни прозрения с помощта на AI.
• Разработете управлявани от AI стратегии за подобряване на производителността и вземането на решения.

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 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 водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да внедрят Machine Learning работни натоварвания на AWS EC2 сървър.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Kubernetes, Kubeflow и друг необходим софтуер на AWS.
• Използвайте EKS (Elastic Kubernetes Service), за да опростите работата по инициализиране на Kubernetes клъстер на AWS.
• Създайте и разположете конвейер на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в производството.
• Обучете и разположете TensorFlow ML модели в множество GPU и машини, работещи паралелно.
• Използвайте други услуги, управлявани от AWS, за да разширите ML приложение.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да разположат Machine Learning работни натоварвания в облак Azure.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Kubernetes, Kubeflow и друг необходим софтуер на Azure.
• Използвайте Azure Kubernetes Service (AKS), за да опростите работата по инициализиране на Kubernetes клъстер в Azure.
• Създайте и разположете конвейер на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в производството.
• Обучете и внедрите TensorFlow ML модели в множество GPU и машини, работещи паралелно.
• Използвайте други услуги, управлявани от AWS, за да разширите ML приложение.

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.