Cursuri de pregatire DeepSeek: Optimizare avansată și deployarea modelelor

Acest training live, menținut de un instruire (online sau pe locație) este destinat dezvoltatorilor la nivel mediu, inginerilor de date și echipei software care doresc să implementeze DeepSeek Coder pentru dezvoltarea software asistată de IA, automatizare și optimizare.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa generarea și refactoring-ul codului asistat de IA în proiecte la scară largă.
• Utiliza debugarea asistată de IA pentru a îmbunătăți fiabilitatea software-ului.
• Integra DeepSeek Coder în pipeline-uri DevOps și CI/CD.
• Utiliza IA pentru automatizare inteligentă în fluxurile de muncă ale ingineriei software.

Această antrenament live (online sau presencă) sub direcția unui instruire în România este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar, inginerilor software și cercetătorilor de date care dorește să folosească API-urile DeepSeek pentru construirea aplicațiilor bazate pe Inteligență Artificială.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Comprende capacitatea API-urilor DeepSeek.
• Integra API-urile DeepSeek în aplicații.
• Implementa automatizări și chatbote bazate pe IA.
• Optimiza performanța API-urilor și gestiona apelurile API-uri eficient.

Acest training în direct de instruire (online sau presență) este destinat arhitectilor avansați de IA, dezvoltatorilor enterpise și CTO-urilor care doresc să deployeze, să optimizeze și să scalzi modelele DeepSeek în mediul de afaceri asigurându-se securitatea, conformitatea și practicile etice ale AI.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Deployeze modelele DeepSeek în mediul enterpise.
• Optimizarea modelelor de IA pentru performanță și scalabilitate.
• Asigurarea securității datelor și conformității în aplicațiile AI.
• Implementați practicile etice ale AI în soluțiile de afaceri.

Această antrenament sub direcția unui instrucțtor (online sau la sediu) este destinat profesionalilor cu nivel de începător și întreprinzătorilor care nu au experiențe tehnice și care doresc să folosească modelele open-source ale DeepSeek pentru crearea de conținut, automatizare și inteligență afacerii.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentalele AI fără cod și aplicațiile sale în afaceri.
• Să folosească modelele DeepSeek pentru generarea de conținut și automatizare.
• Să integreze instrumentele AI în fluxurile de lucru existente folosind platforme precum Zapier, Make și Notion.
• Să analizeze datele afacerii și să genereze însemnături acțiabile folosind AI.
• Să dezvolte strategii bazate pe AI pentru a îmbunătăți productivitatea și procesul de luare a deciziilor.

Acest training sub supravegherea unui instrucțurator în România (online sau la sediu) se adresează programatorilor și dezvoltatorilor de nivel începător până la intermediar care doresc să folosească DeepSeek Coder pentru a crește eficiența și productivitatea codificării.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă capacitățile și limitările DeepSeek Coder.
• Să genereze fragmente de cod de calitate utilizând asistența AI.
• Să folosească DeepSeek Coder pentru depistarea și optimizarea erorilor din cod.
• Să automatizeze sarcinile repetitive de programare utilizând instrumentele AI.

Această instruire condusă de instructor (online sau prezențial) este adresată inginerilor, cercetătorilor și științificilor de date cu un nivel mediu care doresc să folosească DeepSeek Math pentru rezolvarea ecuațiilor complexe și DeepSeek Vision pentru procesarea imaginilor bazată pe IA.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Utiliza DeepSeek Math pentru rezolvarea problemelor asistate de IA.
• Aplica DeepSeek Vision pentru analiza și detectarea obiectelor în imagini.
• Integrează uneltele matematice și vizuale bazate pe IA în aplicații.
• Optimiza modelele de IA pentru precizie și eficiență.

Acest training în timp real, condus de un instruire (online sau la sediu) se adresează cercetătorilor avansați în domeniul inteligenței artificiale, inginerilor de învățare automată și dezvoltatorilor care doresc să fine-tuneze modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI personalizate adaptate industriei specifică, domeniului sau nevoilor business.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
• Prepara seturile de date și preprocesează datele pentru fine-tuning.
• Fine-tuneaza modelele DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniului.
• Optimiza și_deploya_modelul fine-tuned eficient.

Această formare live cu instructor în România (online sau la fața locului) se adresează participanților de nivel începător care doresc să înțeleagă elementele fundamentale ale inteligenței artificiale și ale arhitecturii și aplicațiilor DeepSeek.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegerea conceptelor de bază ale AI și LLM-urilor.
• Să exploreze arhitectura DeepSeek și cazurile sale de utilizare.
• Aplicarea conceptelor fundamentale ale IA la scenarii reale.
• Dobândirea de cunoștințe privind considerentele etice în dezvoltarea IA.

Această instruire orientată de instructor, live în România (online sau on-site), este destinată participanților cu nivel începător care doresc să înțeleagă principiile fundamentale ale modelelor lingvistice mari, să exploreze funcționarea modelului DeepSeek LLM și a modelelor sale specifice, precum și să descopere aplicări practice în afaceri și viața de zi cu zi.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Înțelege principiile de bază ale modelelor lingvistice mari (LLMs).
• Înțelege arhitectura și funcțiile modelului DeepSeek LLM, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
• Identifica aplicări practice ale modelului DeepSeek LLM în diverse contexte de afaceri.
• Implementa proiecte de bază utilizând modelul DeepSeek LLM pentru sarcini cotidiene.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Kubeflow în incintă și în cloud utilizând AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Rulați conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiți instruiri ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.

Această instruire condusă de instructor (online sau prezențial) se adresează inginerilor care doresc să dezvolte sarcini de Machine Learning pe un server AWS EC2.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe AWS.
• Folosi EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica inițializarea unui cluster Kubernetes pe AWS.
• Creați și implementați o pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelilor ML în producție.
• Invațați și implementați modele de ML TensorFlow pe mai multe GPU-uri și mașini care rulează în paralel.
• Exploatați alte servicii gestionate AWS pentru a extinde o aplicație ML.

Această instruire condusă de instructor (online sau în locație) se adresează inginerilor care doresc să implementeze sarcini de Machine Learning pe cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestei instruiți, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe Azure.
• Folosească Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe Azure.
• Creeze și implementeze o pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
• Antreneze și implementeze modele TensorFlow ML pe mai multe GPU-uri și mașini care rulează în paralel.
• Lucrască cu alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.

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

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

La finalizarea acestei instruirile, participanții vor dobândi abilitatea de a:

• Naviga în ecosistemul Kubeflow și componente principale.
• Construi fluxuri de lucru reproduceabile folosind Kubeflow Pipelines.
• Executa sarcini de instruire scalabile pe Kubernetes.
• Implementa modele de învățare automată eficient folosind Kubeflow Serving.

Formatul Cursului

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

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Versiuni personalizate ale acestei instruiri pot fi organizate pentru a se alinia cu stiva tehnologică și cerințele proiectelor echipei dumneavoastră.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Kubeflow în incintă și în cloud.
• Să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Să ruleze conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiți instruiri ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.

Această instruire live (online sau la fața locului), susținută de un instructor, se adresează cercetătorilor în domeniul datelor care doresc să meargă dincolo de construirea de modele ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați MLflow și bibliotecile și cadrele ML conexe.
• Să aprecieze importanța trasabilității, reproductibilității și capacității de implementare a unui model ML
• Să implementeze modele ML în diferite cloud-uri publice, platforme sau servere on-premise.
• Scalați procesul de implementare ML pentru a găzdui mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Crearea unui registru central pentru experimentarea, reproducerea și implementarea modelelor ML.