DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment - Plan Szkolenia

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów, inżynierów danych i zespołów programistycznych, którzy chcą wdrożyć DeepSeek Coder do tworzenia, automatyzacji i optymalizacji oprogramowania wspomaganego przez sztuczną inteligencję.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrożyć wspomagane przez AI generowanie kodu i refaktoryzację w projektach na dużą skalę.
• Wykorzystać debugowanie oparte na sztucznej inteligencji w celu zwiększenia niezawodności oprogramowania.
• Zintegrować DeepSeek Coder z DevOps i potokami CI/CD.
• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do inteligentnej automatyzacji procesów inżynierii oprogramowania.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów AI, programistów i analityków danych, którzy chcą opanować szybkie strategie inżynieryjne, aby zmaksymalizować skuteczność DeepSeek LLM w rzeczywistych aplikacjach.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Tworzyć zaawansowane podpowiedzi w celu optymalizacji odpowiedzi AI.
• Kontrolować i udoskonalać tekst generowany przez sztuczną inteligencję pod kątem dokładności i spójności.
• Wykorzystywać techniki łączenia podpowiedzi i zarządzania kontekstem.
• Łagodzić uprzedzenia i zwiększać etyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w inżynierii podpowiedzi.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych architektów, urbanistów i projektantów, którzy chcą zintegrować sztuczną inteligencję z procesem projektowania, od konceptualizacji po końcowe rezultaty.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Generować iteracje projektu za pomocą narzędzi do generowania tekstu na wideo i obrazów opartych na sztucznej inteligencji.
• Używać sztucznej inteligencji do tworzenia planów pięter, przekrojów, elewacji i wyboru materiałów.
• Zapewnić zgodność z przepisami przy użyciu walidacji projektu opartej na sztucznej inteligencji.
• Zintegruj przepływy pracy AI z Revit i innymi narzędziami do renderowania.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów, inżynierów oprogramowania i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykorzystać DeepSeek API do tworzenia aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć możliwości DeepSeek API.
• Zintegrować interfejsy API DeepSeek z aplikacjami.
• Wdrożyć automatyzację i chatboty oparte na sztucznej inteligencji.
• Optymalizować wydajność API i efektywnie zarządzać połączeniami API.

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

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrażać modele DeepSeek w środowiskach korporacyjnych.
• Optymalizować modele AI pod kątem wydajności i skalowalności.
• Zapewnić bezpieczeństwo danych i zgodność z przepisami w aplikacjach AI.
• Wdrażać etyczne praktyki AI w rozwiązaniach biznesowych.

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

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć architekturę i możliwości modeli AI DeepSeek.
• Zintegrować DeepSeek z agentami AI w celu podejmowania decyzji i automatyzacji.
• Zastosować techniki uczenia ze wzmocnieniem do szkolenia systemów autonomicznych.
• Wdrożyć autonomicznych agentów opartych na sztucznej inteligencji w rzeczywistych środowiskach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów ds. zrównoważonego rozwoju, badaczy i programistów AI, którzy chcą wykorzystać DeepSeek do zastosowania analizy opartej na sztucznej inteligencji do zrównoważonego rozwoju, modelowania predykcyjnego działań na rzecz klimatu i odpowiedzialnych aplikacji AI dla dobra społecznego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wykorzystywać modele DeepSeek do analizy danych związanych ze zrównoważonym rozwojem.
• Zastosować sztuczną inteligencję do modelowania zmian klimatu, optymalizacji zasobów i monitorowania różnorodności biologicznej.
• Opracowywać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w zakresie wpływu społecznego i celów zrównoważonego rozwoju (SDG).
• Zapewnienie odpowiedzialnych praktyk AI w zastosowaniach związanych ze zrównoważonym rozwojem.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych twórców treści, marketerów i specjalistów ds. mediów, którzy chcą wykorzystać DeepSeek do pisania wspomaganego przez sztuczną inteligencję, automatycznego generowania multimediów i przepływów pracy związanych z produkcją treści.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Generować wysokiej jakości treści tekstowe przy użyciu modeli DeepSeek.
• Zautomatyzować procesy tworzenia treści dla blogów, mediów społecznościowych i kampanii marketingowych.
• Zintegrować narzędzia AI z istniejącymi systemami zarządzania treścią.
• Zwiększyć kreatywność i wydajność dzięki ideacji i strukturyzacji opartej na sztucznej inteligencji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków biznesowych średniego szczebla, menedżerów i decydentów, którzy chcą wykorzystać DeepSeek do modelowania predykcyjnego, wizualizacji danych i podejmowania strategicznych decyzji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wykorzystać DeepSeek do analizy danych biznesowych i generowania spostrzeżeń.
• Zastosować modelowanie predykcyjne do prognozowania biznesowego.
• Zautomatyzować przepływy pracy związane z raportowaniem i analizą biznesową.
• Usprawnić podejmowanie decyzji dzięki analityce opartej na sztucznej inteligencji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów i przedsiębiorców, którzy chcą wykorzystać modele open source DeepSeek do tworzenia treści, automatyzacji i analizy biznesowej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Poznaj podstawy sztucznej inteligencji no-code i jej zastosowania w biznesie.
• Wykorzystanie DeepSeek modeli do generowania treści i automatyzacji.
• Zintegruj narzędzia AI z istniejącymi przepływami pracy za pomocą platform takich jak Zapier, Make i Notion.
• Analizować dane biznesowe i generować przydatne spostrzeżenia przy użyciu sztucznej inteligencji.
• Opracowywanie strategii opartych na sztucznej inteligencji w celu poprawy produktywności i podejmowania decyzji.

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

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamianie całych potoków uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

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

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrożyć Machine Learning obciążenia na serwerze AWS EC2.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja Kubernetes, Kubeflow i innego potrzebnego oprogramowania na AWS.
• Użycie EKS (Elastic Kubernetes Service) w celu uproszczenia pracy związanej z inicjalizacją klastra Kubernetes na AWS.
• Tworzenie i wdrażanie potoku Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Trenowanie i wdrażanie TensorFlow modeli ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystanie innych zarządzanych usług AWS do rozszerzenia aplikacji ML.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrożyć Machine Learning obciążenia w chmurze Azure.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalowanie i konfigurowanie Kubernetes, Kubeflow i innego potrzebnego oprogramowania na platformie Azure.
• Używanie usługi Azure Kubernetes Service (AKS) w celu uproszczenia pracy związanej z inicjowaniem klastra Kubernetes na platformie Azure.
• Tworzenie i wdrażanie potoku Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Trenowanie i wdrażanie TensorFlow modeli ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystanie innych usług zarządzanych AWS do rozszerzenia aplikacji ML.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wyjść poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
• Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzania i wdrażania modelu ML.
• Wdrażać modele ML na różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
• Skalowanie procesu wdrażania uczenia maszynowego, aby pomieścić wielu użytkowników współpracujących nad projektem.
• Skonfigurowanie centralnego rejestru w celu eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.