DeepSeek: Zaawansowana optymalizacja i wdrażanie modeli - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średniozaawansowanym, inżynierów danych i zespołów programistycznych, którzy chcą wdrożyć DeepSeek Coder do wspomaganego AI rozwoju oprogramowania, automatyzacji i optymalizacji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać generowanie i refaktoryzację kodu wspomaganego AI w dużych projektach.
• Wykorzystywać debugowanie wspomagane AI, aby zwiększyć niezawodność oprogramowania.
• Integrować DeepSeek Coder z potokami DevOps i CI/CD.
• Stosować AI do inteligentnej automatyzacji w procesach inżynierii oprogramowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów AI, programistów i analityków danych, którzy chcą opanować strategie inżynierii promptów, aby zmaksymalizować skuteczność DeepSeek LLM w rzeczywistych zastosowaniach.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć zaawansowane prompty w celu optymalizacji odpowiedzi AI.
• Kontrolować i udoskonalać tekst generowany przez AI pod kątem dokładności i spójności.
• Wykorzystywać techniki łańcuchowania promptów i zarządzania kontekstem.
• Minimalizować uprzedzenia i zwiększać etyczne wykorzystanie AI w inżynierii promptów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do architektów, urbanistów i profesjonalistów projektowych na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą zintegrować AI w swoim procesie projektowym, od koncepcji do finalnych rezultatów.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Generować iteracje projektowe przy użyciu narzędzi AI do generowania tekstu na wideo i obrazów.
• Wykorzystywać AI do tworzenia planów pięter, przekrojów, elewacji i doboru materiałów.
• Zapewniać zgodność z przepisami za pomocą walidacji projektowej opartej na AI.
• Integrować procesy AI z Revit i innymi narzędziami do renderowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, inżynierów oprogramowania oraz naukowców zajmujących się danymi na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać DeepSeek API do tworzenia aplikacji zasilanych sztuczną inteligencją.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć możliwości DeepSeek API.
• Integrować DeepSeek API z aplikacjami.
• WdrażaĆ automatyzację i chatboty zasilane sztuczną inteligencją.
• Optymalizować wydajność API i efektywnie zarządzać wywołaniami API.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych architektów AI, programistów przedsiębiorczych i CTO, którzy chcą wdrażać, optymalizować i skalować modele DeepSeek w środowiskach biznesowych, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo, zgodność i etyczne praktyki AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać modele DeepSeek w środowiskach przedsiębiorczych.
• Optymalizować modele AI pod kątem wydajności i skalowalności.
• Zapewniać bezpieczeństwo danych i zgodność w aplikacjach AI.
• Wdrażać etyczne praktyki AI w rozwiązaniach biznesowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów AI, programistów robotyki i specjalistów automatyki, którzy chcą wykorzystać DeepSeek do budowania inteligentnych agentów AI i systemów autonomicznych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i możliwości modeli AI DeepSeek.
• Zintegrować DeepSeek z agentami AI do podejmowania decyzji i automatyzacji.
• Stosować techniki uczenia ze wzmocnieniem do szkolenia systemów autonomicznych.
• Wdrażać autonomiczne agenty napędzane AI w rzeczywistych środowiskach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów ds. zrównoważonego rozwoju, badaczy i programistów AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać DeepSeek do zastosowania analizy opartej na AI w zrównoważonym rozwoju, modelowania predykcyjnego na rzecz działań klimatycznych oraz odpowiedzialnych zastosowań AI dla dobra społecznego.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać modele DeepSeek do analizy danych związanych ze zrównoważonym rozwojem.
• Stosować AI do modelowania zmian klimatu, optymalizacji zasobów i monitorowania bioróżnorodności.
• Tworzyć rozwiązania oparte na AI na rzecz wpływu społecznego i celów zrównoważonego rozwoju (SDGs).
• Zapewniać odpowiedzialne praktyki AI w zastosowaniach na rzecz zrównoważonego rozwoju.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych twórców treści, marketerów i profesjonalistów mediów, którzy chcą wykorzystać DeepSeek do wspomaganego AI pisania, automatycznego generowania mediów i przepływów pracy związanych z produkcją treści.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Generować wysokiej jakości treści tekstowe za pomocą modeli DeepSeek.
• Automatyzować przepływy pracy związane z tworzeniem treści na blogi, media społecznościowe i kampanie marketingowe.
• Integrować narzędzia AI z istniejącymi systemami zarządzania treścią.
• Zwiększać kreatywność i efektywność dzięki AI-driven ideacji i strukturze.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków biznesowych, menedżerów i decydentów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać DeepSeek do modelowania predykcyjnego, wizualizacji danych i strategicznego podejmowania decyzji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać DeepSeek do analizy danych biznesowych i generowania wniosków.
• Stosować modelowanie predykcyjne do prognozowania biznesowego.
• Automatyzować raportowanie i przepływy pracy związane z analizą biznesową.
• Usprawniać podejmowanie decyzji dzięki analityce wspieranej przez sztuczną inteligencję.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego na Kubernetes.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow lokalnie oraz w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML opartymi na kontenerach Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego na różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Wykorzystywać Kubeflow do uruchamiania i zarządzania notebookami Jupyter.
• Budować obciążenia związane z trenowaniem ML, strojeniem hiperparametrów i serwisowaniem na wielu platformach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia związane z uczeniem maszynowym na serwerze AWS EC2.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne potrzebne oprogramowanie na AWS.
• Wykorzystać EKS (Elastic Kubernetes Service) do uproszczenia pracy związanej z inicjalizacją klastra Kubernetes na AWS.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Trenować i wdrażać modele ML TensorFlow na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS do rozszerzania aplikacji ML.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą wdrażać obciążenia związane z uczeniem maszynowym w chmurze Azure.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne niezbędne oprogramowanie na platformie Azure.
• Wykorzystać usługę Azure Kubernetes Service (AKS) w celu uproszczenia inicjalizacji klastra Kubernetes na platformie Azure.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes w celu automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Szkolić i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS do rozszerzania aplikacji ML.

Kubeflow to platforma open-source zaprojektowana w celu usprawnienia budowania, trenowania i wdrażania obciążeń związanych z uczeniem maszynowym na Kubernetes.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym i średniozaawansowanym, którzy chcą budować niezawodne przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym przy użyciu Kubeflow.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy zdobędą umiejętności:

• Poruszania się po ekosystemie Kubeflow i jego podstawowych komponentach.
• Tworzenia powtarzalnych przepływów pracy za pomocą Kubeflow Pipelines.
• Uruchamiania skalowalnych zadań treningowych na Kubernetes.
• Efektywnego serwowania modeli uczenia maszynowego przy użyciu Kubeflow Serving.

Format kursu

• Prezentacje z przewodnikiem i dyskusje grupowe.
• Praktyczne laboratoria z rzeczywistymi komponentami Kubeflow.
• Ćwiczenia praktyczne budujące kompleksowe przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym.

Opcje dostosowania kursu

• Można zorganizować dostosowane wersje tego szkolenia, aby dostosować je do stosowanej technologii i wymagań projektowych Twojego zespołu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego na platformie Kubernetes.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Instalować i konfigurować Kubeflow lokalnie oraz w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML opartymi na kontenerach Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego na różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Korzystać z Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzyć zadania treningowe ML, dostrajanie hiperparametrów oraz serwowanie na wielu platformach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykroczyć poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
• Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzalności i wdrażalności modelu ML.
• Wdraża modele ML w różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
• Skalować proces wdrażania ML, aby dostosować go do wielu użytkowników współpracujących przy projekcie.
• Ustawić centralny rejestr do eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli ML.