DeepSeek: Pokročilá optimalizace a nasazení modelů Počítačový Kurz

Tato instruktážní živá školení v České republice (online nebo na místě) jsou určena vývojářům střední úrovně, datovým inženýrům a softwarovým týmům, kteří chtějí implementovat nástroj DeepSeek Coder pro vývoj softwaru za pomoci AI, automatizaci a optimalizaci.

Ke konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat generování kódu a jeho refaktorizaci s využitím AI v rozsáhlých projektech.
• Využívat ladění poháněné AI ke zvýšení spolehlivosti softwaru.
• Integrovat nástroj DeepSeek Coder do DevOps a CI/CD pipeline.
• Využívat AI pro inteligentní automatizaci ve vývojových pracovních postupech.

Tento lektorem vedený živý výcvik v České republice (online nebo na místě) je určen pro pokročilé AI inženýry, vývojáře a datové analytiky, kteří chtějí osvojit si strategie inženýrství promptů a maximalizovat efektivitu DeepSeek LLM v reálných aplikacích.

Do konce tohoto výcviku se účastníci naučí:

• Tvořit pokročilé prompty pro optimalizaci odpovědí AI.
• Ovládat a zpřesňovat text generovaný AI s ohledem na přesnost a konzistenci.
• Využívat techniky řetězování promptů a správy kontextu.
• Snižovat předpojatosti a podporovat etické používání AI při tvorbě promptů.

Tento instruktážní živý kurz na místě nebo online je určen pro středně pokročilé a pokročilé architekti, urbanisté a profesionální designéry, kteří chtějí integrovat umělou inteligenci do svého návrhového procesu od počátku až po finální výsledky.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Generovat návrhové iterace pomocí AI-podporovaných nástrojů pro generování videa a obrázků z textu.
• Používat umělou inteligenci k vytváření podlahových plánů, sekce, výškových náčrtů a výběru materiálů.
• Zajišťovat shodu s předpisy pomocí AI-podporované validace návrhu.
• Integrovat AI pracovní postupy do Revitu a jiných nástrojů pro vykreslování.

Tento lektorem vedený přímý výcvik v České republice (online nebo na místě) je určen pro vývojáře na střední úrovni, softwarové inženýry a vědce z dat, kteří chtějí využít API DeepSeek k vývoji aplikací s podporou umělé inteligence.

Do konce tohoto výcviku budou účastníci schopni:

• Porozumět možnostem API DeepSeek.
• Integrovat API DeepSeek do aplikací.
• Implementovat automatizaci a chatbity poháněné umělou inteligencí.
• Optimalizovat výkon API a efektivně řídit volání API.

Tento lektorem vedený živý výukový kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro pokročilé architekty AI, vývojáře podnikových řešení a CTO, kteří chtějí nasazovat, optimalizovat a škálovat modely DeepSeek v podnikovém prostředí a zároveň zajistit bezpečnost, soulad s předpisy a etické principy AI.

Ke konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nasadit modely DeepSeek v podnikovém prostředí.
• Optimalizovat modely AI pro výkon a škálovatelnost.
• Zajistit bezpečnost dat a soulad s předpisy v aplikacích AI.
• Implementovat etické principy AI v podnikových řešeních.

Tento lektorem vedený živý výcvik v České republice (online nebo na místě) je určen pro pokročilé inženýry AI, vývojáře robotiky a specialisty na automatizaci, kteří chtějí využívat DeepSeek k budování inteligentních AI agentů a autonomních systémů.

Do konce tohoto výcviku se účastníci naučí:

• Porozumět architektuře a schopnostem modelů DeepSeek AI.
• Integrovat DeepSeek do AI agentů pro rozhodování a automatizaci.
• Použít techniky učení se z odměn pro trénování autonomních systémů.
• Nasadit řízené AI autonomní agenty v reálném prostředí.

Tento výukový kurz vedený lektorem v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky v oblasti udržitelnosti, výzkumníky a vývojáře umělé inteligence, kteří chtějí pomocí DeepSeek aplikovat analýzu řízenou umělou inteligencí pro udržitelnost, prediktivní modelování pro klima a odpovědné aplikace umělé inteligence pro společenské dobro.

Do konce tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Využívat modely DeepSeek pro analýzu dat souvisejících s udržitelností.
• Aplikovat umělou inteligenci pro modelování změny klimatu, optimalizaci zdrojů a monitorování biodiverzity.
• Vyvíjet řešení řízená umělou inteligencí pro sociální dopad a cíle udržitelného rozvoje (SDGs).
• Udržovat odpovědné praktiky v aplikacích umělé inteligence pro udržitelnost.

Tento výukový kurz vedený lektorem v České republice (online nebo na místě) je určen pro tvůrce obsahu, marketéry a odborníky z mediálního odvětví s pokročilou úrovní, kteří chtějí využít DeepSeek pro psaní za pomoci AI, automatizovanou tvorbu médií a pracovní postupy v oblasti produkce obsahu.

Do konce tohoto kurzu si účastníci osvojí:

• Generování vysoce kvalitního textového obsahu pomocí modelů DeepSeek.
• Automatizaci pracovních postupů tvorby obsahu pro blogy, sociální sítě a marketingové kampaně.
• Integraci nástrojů AI do stávajících systémů pro správu obsahu.
• Zvýšení kreativity a efektivity prostřednictvím AI řízené tvorby nápadů a strukturování.

Tento lektorem vedený živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé obchodní analytiky, manažery a rozhodovatele, kteří chtějí využívat DeepSeek pro prediktivní modelování, vizualizaci dat a strategické rozhodování.

Do konce tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Využívat DeepSeek k analýze obchodních dat a generování vhledů.
• Používat prediktivní modelování pro obchodní prognózování.
• Automatizovat reportovací a analytické pracovní postupy.
• Zlepšit rozhodování pomocí analytiky poháněné AI.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří chtějí vytvářet, nasazovat a spravovat pracovní postupy strojového učení na Kubernetes.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubeflow na místě a v cloudu pomocí AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Vytvářejte, nasazujte a spravujte pracovní postupy ML založené na Docker kontejnerech a Kubernetes.
• Spusťte celé kanály strojového učení na různých architekturách a cloudových prostředích.
• Použití Kubeflow k vytvoření a správě poznámkových bloků Jupyter.
• Vytvářejte školení ML, ladění hyperparametrů a obsluhu úloh na více platformách.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno inženýrům, kteří se chtějí naučit nasazovat pracovní úlohy strojového učení na AWS EC2 serveru.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Kubernetes, Kubeflow a ostatní potřebný software na AWS.
• Používat EKS (Elastic Kubernetes Service) k zjednodušení inicializace clusteru Kubernetes na AWS.
• Vytvářet a nasazovat Kubernetes pipeline pro automatizaci a správu ML modelů v produkčním prostředí.
• Trénovat a nasazovat TensorFlow ML modely napříč více GPU a počítači běžícími paralelně.
• Využívat jiné spravované služby AWS k rozšíření aplikace ML.

Toto vedené školení (online či prezenčně) je určeno inženýrům, kteří chtějí nasadit pracovní zatížení strojového učení do cloudu Azure.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Kubernetes, Kubeflow a ostatní potřebné software na Azure.
• Použít službu Azure Kubernetes Service (AKS) pro zjednodušení inicializace clusteru Kubernetes v cloudu Azure.
• Vytvořit a nasadit Kubernetes pipeline pro automatizaci a správu ML modelů ve výrobním prostředí.
• Trénovat a nasazovat TensorFlow ML modely na více GPU a strojích běžících paralelně.
• Využít další spravované služby AWS k rozšíření ML aplikace.

Kubeflow je open-source platforma navržená k zjednodušení vytváření, trénování a nasazování pracovních úloh strojového učení na Kubernetes.

Tato školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určena začátečním až středně pokročilým profesionálům, kteří se chtějí naučit sestavovat spolehlivé pracovní postupy strojového učení pomocí Kubeflow.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci získávat dovednosti k:

• Pohybu v ekosystému Kubeflow a jeho hlavních komponentách.
• Sestavování reproducibilních pracovních postupů pomocí Kubeflow Pipelines.
• Spouštění škálovatelných tréninkových úloh na Kubernetes.
• Efektivnímu nasazování modelů strojového učení pomocí Kubeflow Serving.

Formát kurzu

• Řízená prezentace a společná diskuse.
• Praktické laboratoře s reálnými komponentami Kubeflow.
• Praktické cvičení k vytváření pracovních postupů ML od konce do konce.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Přizpůsobené verze tohoto školení mohou být upraveny tak, aby odpovídaly technologickému stacku a požadavkům vašeho týmu.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří chtějí vytvářet, nasazovat a spravovat pracovní postupy strojového učení na Kubernetes.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubeflow na místě a v cloudu.
• Vytvářejte, nasazujte a spravujte pracovní postupy ML založené na Docker kontejnerech a Kubernetes.
• Spusťte celé kanály strojového učení na různých architekturách a cloudových prostředích.
• Použití Kubeflow k vytvoření a správě poznámkových bloků Jupyter.
• Vytvářejte školení ML, ladění hyperparametrů a obsluhu úloh na více platformách.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí jít nad rámec vytváření modelů ML a optimalizovat proces vytváření, sledování a nasazení modelu ML.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte MLflow a související knihovny a rámce ML.
• Oceňujte důležitost sledovatelnosti, reprodukovatelnosti a rozmístitelnosti modelu ML
• Nasaďte modely ML na různé veřejné cloudy, platformy nebo místní servery.
• Škálujte proces nasazení ML tak, aby vyhovoval více uživatelům spolupracujícím na projektu.
• Nastavte centrální registr pro experimentování s modely ML, jejich reprodukci a nasazení.