DeepSeek: Pokročilá optimalizace a nasazení modelů Počítačový Kurz

Tento instruktážní, živý školení v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé programátory, datové inženýry a týmy softwarových vývojářů, kteří chtějí implementovat DeepSeek Coder pro AI-pomocné vývoje softwaru, automatizace a optimalizaci.

Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat AI-pomocnou generaci kódu a refaktoring ve velkém měřítku.
• Využít AI-zapojené ladění pro zlepšení spolehlivosti softwaru.
• Integraci DeepSeek Coder do DevOps a CI/CD potrubí.
• Použití AI pro inteligentní automatizaci v pracovních postupech softwarového inženýrství.

Tento instruktorův kurz (online nebo na místě) je zaměřen na středně pokročilé vývojáře, software inženýry a datové vědce, kteří chtějí využít DeepSeek API pro vyvíjení aplikací oporaných umělou inteligencí.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět schopnostem DeepSeek API.
• Integrace DeepSeek API do aplikací.
• Implementovat automatizaci a chatbota oporané umělou inteligencí.
• Optimalizovat výkon API a efektivně spravovat volání API.

Tento instruktorův kurz (online nebo na místním pracovišti) je zaměřen na pokročilé architekty umělé inteligence, vývojáře podnikových aplikací a CTO, kteří chtějí nasadit, optimalizovat a škálovat modely DeepSeek v podnikovém prostředí s ohledem na bezpečnost, soulad se standardy a etické praktiky umělé inteligence.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nasadit modely DeepSeek v podnikových prostředích.
• Optimalizovat AI modely pro výkon a škálovatelnost.
• Zajišťovat bezpečnost dat a soulad se standardy ve výpočetních aplikacích.
• Implementovat etické praktiky umělé inteligence v podnikových řešeních.

Tento instruktorově vedený živý kurz v České republice (online nebo na místním umístění) je zaměřen na začínající netechnické odborníky a podnikatele, kteří chtějí využít otevřená modelová DeepSeek pro tvorbu obsahu, automatizaci a inteligentní analýzy v obchodě.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům no-code AI a jejich aplikacím v obchodě.
• Využívat modely DeepSeek pro generování obsahu a automatizaci.
• Integrace AI nástrojů do stávajících pracovních postupů pomocí platform jako jsou Zapier, Make a Notion.
• Analyzovat obchodní data a generovat užitečné předpisy s využitím AI.
• Vytvářet strategie založené na AI pro posílení produktivity a rozhodování.

Tento instruktážní živý kurz (online nebo na místě) je určen pro začínající a středně pokročilé programátory a vývojáře, kteří chtějí využít DeepSeek Coder k zlepšení efektivity a produktivity při programování.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci moci:

• Porozumět schopnostem a omezením DeepSeek Coderu.
• Generovat kvalitní kódové fragmenty pomocí umělé inteligence.
• Využít DeepSeek Coder pro ladění a optimalizaci kódu.
• Automatizovat opakující se programátorské úkoly s využitím nástrojů umělé inteligence.

Toto instruktorem vedené školení v České republice (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým inženýrům, datovým vedcům a výzkumníkům, kteří chtějí využít DeepSeek Math pro řešení komplexních rovnic a DeepSeek Vision pro AI-ové zpracování obrazu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Využívat DeepSeek Math pro AI-podporované řešení problémů.
• Používat DeepSeek Vision pro analýzu obrazu a detekci objektů.
• Integrovat AI-podporované matematické a vizuální nástroje do aplikací.
• Optimalizovat AI modely pro přesnost a efektivitu.

Tento instruktorův živý vzdělávací kurz (online nebo na místním zařízení) je určen pro pokročilé odborníky v oblasti umělé inteligence, specialisty v oblasti strojového učení a vývojáře, kteří chtějí finetunovat modely DeepSeek LLM na vytvoření specializovaných AI aplikací přizpůsobených specifickým odvětvím, doménám nebo potřebám podniku.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět architektuře a schopnostem DeepSeek modelů, včetně DeepSeek-R1 a DeepSeek-V3.
• Připravovat datasety a předzpracovávat data pro finetuning.
• Finetunovat modely DeepSeek LLM pro doménově specifické aplikace.
• Optimalizovat a efektivně nasazovat finetunované modely.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na účastníky na úrovni začátečníků, kteří chtějí porozumět základům umělé inteligence a architektury a aplikací DeepSeek.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní koncepty AI a LLM.
• Prozkoumejte architekturu DeepSeek a její případy použití.
• Aplikujte základní koncepty umělé inteligence na scénáře reálného světa.
• Získejte vhled do etických úvah při vývoji AI.

Tato vedená školení (online nebo na místě) je určena začátečním účastníkům, kteří chtějí pochopit základní principy velkých jazykových modelů, prozkoumat funkce DeepSeek LLM a jejích specifických modelů a objevit praktické aplikace v obchodních i každodenních situacích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat základní principy velkých jazykových modelů (LLMs).
• Pochopit architekturu a funkce DeepSeek LLM, včetně modelů DeepSeek-R1 a DeepSeek-V3.
• Identifikovat praktické aplikace DeepSeek LLM v různých obchodních kontextech.
• Implementovat základní projekty s využitím DeepSeek LLM pro každodenní úkoly.

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.