Cursuri de pregatire DeepSeek: Optimizare Avansată și Implementare a Modelelor

Acest training condus de un instructor, în format live România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar, inginerilor de date și echipelor de software care doresc să implementeze DeepSeek Coder pentru dezvoltarea software asistată de IA, automatizare și optimizare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa generarea și refactorizarea codului asistată de IA în proiecte de mari dimensiuni.
• Utiliza depanarea bazată pe IA pentru a îmbunătăți fiabilitatea software-ului.
• Integra DeepSeek Coder în fluxurile DevOps și CI/CD.
• Folosi IA pentru automatizarea inteligentă în fluxurile de lucru de inginerie software.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor AI de nivel avansat, dezvoltatorilor și analiștilor de date care doresc să stăpânească strategiile de inginerie a prompturilor pentru a maximiza eficiența DeepSeek LLM în aplicații din lumea reală.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Elabora prompturi avansate pentru a optimiza răspunsurile AI.
• Controla și rafina textul generat de AI pentru acuratețe și consistență.
• Utiliza tehnici de înlănțuire a prompturilor și de gestionare a contextului.
• Reduce prejudecățile și îmbunătăți utilizarea etică a AI în inginerie prompturilor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat arhitecților de nivel intermediar până la avansați, urbaniștilor și profesioniștilor în design care doresc să integreze AI în procesul lor de design, de la conceptualizare până la realizarea produselor finale.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Genera iterații de design folosind instrumente AI pentru transformarea textului în videoclipuri și imagini.
• Utiliza AI pentru a crea planuri de etaj, secțiuni, elevații și selecții de materiale.
• Asigura conformitatea cu reglementările folosind validarea designului bazată pe AI.
• Integra fluxuri de lucru AI în Revit și alte instrumente de randare.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar, inginerilor software și oamenilor de știință de date care doresc să exploateze API-urile DeepSeek pentru a construi aplicații alimentate de AI.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă capacitățile API-urilor DeepSeek.
• Integreze API-urile DeepSeek în aplicații.
• Implementeze automatizări și roboți de conversație alimentați de AI.
• Optimizeze performanța API-urilor și să gestioneze apelurile API în mod eficient.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat arhitecților AI de nivel avansat, dezvoltatorilor de întreprinderi și CTO-urilor care doresc să implementeze, să optimizeze și să scalareze modelele DeepSeek în mediile de afaceri, asigurând în același timp securitatea, conformitatea și practicile etice AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa modele DeepSeek în medii de întreprindere.
• Optimiza modelele AI pentru performanță și scalabilitate.
• Asigura securitatea datelor și conformitatea în aplicațiile AI.
• Implementa practici etice AI în soluțiile de afaceri.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor AI de nivel avansat, dezvoltatorilor de robotică și specialiștilor în automatizare care doresc să utilizeze DeepSeek pentru a construi agenți AI inteligenți și sisteme autonome.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura și capacitățile modelelor AI DeepSeek.
• Integra DeepSeek în agenți AI pentru luarea de decizii și automatizare.
• Aplica tehnici de învățare prin întărire pentru antrenarea sistemelor autonome.
• Implementa agenți autonomi conduși de AI în medii reale.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor, cercetătorilor și dezvoltatorilor AI de nivel intermediar care doresc să utilizeze DeepSeek pentru a aplica analize bazate pe AI pentru sustenabilitate, modelare predictivă pentru acțiuni climatice și aplicații AI responsabile pentru bunăstarea socială.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze modelele DeepSeek pentru analiza datelor legate de sustenabilitate.
• Să aplice AI pentru modelarea schimbărilor climatice, optimizarea resurselor și monitorizarea biodiversității.
• Să dezvolte soluții bazate pe AI pentru impact social și obiectivele de dezvoltare durabilă (ODD).
• Să asigure practici AI responsabile în aplicațiile de sustenabilitate.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat creatorilor de conținut de nivel intermediar, marketerilor și profesioniștilor din media care doresc să exploateze DeepSeek pentru scriere asistată de AI, generarea automată de media și fluxurile de producție de conținut.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Genera conținut textual de înaltă calitate folosind modelele DeepSeek.
• Automatiza fluxurile de creare de conținut pentru bloguri, social media și campanii de marketing.
• Integra instrumente de AI în sistemele existente de gestionare a conținutului.
• Îmbunătăți creativitatea și eficiența cu idei și structurare asistate de AI.

Această instruire condusă de un instructor, în direct în România (online sau la fața locului), este destinată analiștilor de afaceri, managerilor și factorilor de decizie de nivel intermediar care doresc să utilizeze DeepSeek pentru modelare predictivă, vizualizare de date și luare de decizii strategice.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să utilizeze DeepSeek pentru a analiza datele de afaceri și a genera informații.
• Să aplice modelarea predictivă pentru prognoza de afaceri.
• Să automatizeze raportarea și fluxurile de lucru ale inteligenței de afaceri.
• Să îmbunătățească luarea deciziilor cu ajutorul analizelor bazate pe inteligență artificială.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubeflow on-premise și în cloud folosind AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construi, implementa și gestiona fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Rula întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosi Kubeflow pentru a lansa și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construi sarcini de antrenament ML, ajustare de hiperparametri și servire pe mai multe platforme.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat inginerilor care doresc să implementeze sarcini de învățare automată pe un server AWS EC2.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe AWS.
• Utiliza EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica inițializarea unui cluster Kubernetes pe AWS.
• Crea și implementa o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor de ML în producție.
• Antrena și implementa modele de ML TensorFlow pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
• Folosi alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație de ML.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor care doresc să implementeze sarcini de învățare automată în cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe Azure.
• Utiliza Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica inițializarea unui cluster Kubernetes pe Azure.
• Crea și implementa un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
• Antrena și implementa modele ML TensorFlow pe mai multe GPU-uri și mașini care rulează în paralel.
• Folosi alte servicii gestionate AWS pentru a extinde o aplicație ML.

Kubeflow este o platformă open-source proiectată pentru a simplifica construirea, antrenarea și implementarea sarcinilor de învățare automată pe Kubernetes.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de la nivel începător până la intermediar care doresc să construiască fluxuri de lucru ML fiabile folosind Kubeflow.

La finalizarea acestei instruiri, participanții vor dobândi abilitățile necesare pentru a:

• Naviga prin ecosistemul și componentele de bază ale Kubeflow.
• Construi fluxuri de lucru reproductibile cu Kubeflow Pipelines.
• Rula sarcini de antrenament scalabile pe Kubernetes.
• Serve modele de învățare automată eficient folosind Kubeflow Serving.

Formatul Cursului

• Prezentări ghidate și discuții collaborative.
• Laboratoare practice cu componente reale ale Kubeflow.
• Exerciții practice pentru construirea fluxurilor de lucru ML de la un capăt la altul.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pot fi aranjate versiuni personalizate ale acestei instruiri pentru a se alinia cu tehnologia echipei dvs. și cerințele proiectului.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Kubeflow on premise și în cloud.
• Construiască, implementeze și gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Ruleze întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosească Kubeflow pentru a porni și a gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiască sarcini de antrenament ML, ajustare a hiperparametrilor și servire pe mai multe platforme.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să depășească construirea modelelor ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura MLflow și bibliotecile și framework-urile ML aferente.
• Înțelege importanța urmăririi, reproductibilității și implementabilității unui model ML.
• Implementa modele ML pe diferite platforme cloud publice, platforme sau servere on-premise.
• Scala procesul de implementare ML pentru a acomoda mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Configura un registru central pentru a experimenta, reproduce și implementa modele ML.