Cursuri de pregatire DeepSeek: Optimizare Avansată și Implementare a Modelelor

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată 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 acestei formări, participanții vor putea:

• Să implementeze generarea și refactorizarea codului asistată de IA în proiecte la scară largă.
• Să utilizeze depanarea bazată pe IA pentru a îmbunătăți fiabilitatea software-ului.
• Să integreze DeepSeek Coder în pipeline-urile DevOps și CI/CD.
• Să folosească IA pentru automatizarea inteligentă în fluxurile de lucru de inginerie software.

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, inginerilor de software și oamenilor de știință de date care doresc să utilizeze API-urile DeepSeek pentru a construi aplicații bazate pe AI.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege capacitățile API-urilor DeepSeek.
• Integra API-urile DeepSeek în aplicații.
• Implementa automatizări și roboți de discuție bazate pe AI.
• Optimiza performanța API-urilor și gestiona eficient apelurile API.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să implementeze modelele DeepSeek în mediile de întreprindere.
• Să optimizeze modelele AI pentru performanță și scalabilitate.
• Să asigure securitatea datelor și conformitatea în aplicațiile AI.
• Să implementeze practici etice în AI în soluțiile de afaceri.

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor ne-tehnici de nivel începător și antreprenorilor care doresc să utilizeze modelele open-source ale DeepSeek pentru crearea de conținut, automatizare și inteligență de afaceri.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale AI-ului fără cod și aplicațiile sale în afaceri.
• Să utilizeze modelele DeepSeek pentru generarea de conținut și automatizare.
• Să integreze instrumente AI în fluxurile de lucru existente folosind platforme precum Zapier, Make și Notion.
• Să analizeze datele de afaceri și să genereze informații acționabile folosind AI.
• Să dezvolte strategii bazate pe AI pentru îmbunătățirea productivității și a luării deciziilor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat programatorilor și dezvoltatorilor de nivel începător până la intermediar care doresc să utilizeze DeepSeek Coder pentru a îmbunătăți eficiența și productivitatea în codare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă capacitățile și limitările DeepSeek Coder.
• Să genereze fragmente de cod de înaltă calitate folosind asistența AI.
• Să utilizeze DeepSeek Coder pentru depanare și optimizare a codului.
• Să automatizeze sarcini repetitive de programare folosind instrumente AI.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor, oamenilor de știință de date și cercetătorilor de nivel intermediar care doresc să utilizeze DeepSeek Math pentru rezolvarea ecuațiilor complexe și DeepSeek Vision pentru procesarea imaginilor bazată pe inteligența artificială.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze DeepSeek Math pentru rezolvarea problemelor asistată de inteligența artificială.
• Să aplice DeepSeek Vision pentru analiza imaginilor și detectarea obiectelor.
• Să integreze instrumente matematice și vizuale bazate pe inteligența artificială în aplicații.
• Să optimizeze modelele de inteligență artificială pentru acuratețe și eficiență.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată cercetătorilor AI avansați, inginerilor de machine learning și dezvoltatorilor care doresc să adapteze modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI specializate, adaptate unor industrii, domenii sau nevoi de afaceri specifice.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
• Să pregătească seturi de date și să prelucreze date pentru adaptare.
• Să adapteze DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniilor.
• Să optimizeze și să implementeze modele adaptate în mod eficient.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat participanților de nivel începător care doresc să înțeleagă elementele fundamentale ale AI și arhitectura și aplicațiile DeepSeek.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază ale AI și LLM.
• Să exploreze arhitectura DeepSeek și cazurile sale de utilizare.
• Să aplice concepte fundamentale de AI în scenarii din lumea reală.
• Să obțină perspective asupra considerațiilor etice în dezvoltarea AI.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat participanților de nivel începător care doresc să înțeleagă elementele de bază ale modelelor de limbaj de mari dimensiuni, să exploreze funcționarea DeepSeek LLM și a modelelor sale specifice și să descopere aplicații practice în afaceri și viața de zi cu zi.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile de bază ale modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLMs).
• Să înțeleagă arhitectura și funcționalitățile DeepSeek LLM, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
• Să identifice aplicații practice ale DeepSeek LLM în diverse contexte de afaceri.
• Să implementeze proiecte de bază utilizând DeepSeek LLM pentru sarcini cotidiene.

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.