DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment 培训

这个由讲师主导的在线培训（线上或线下）针对希望实施DeepSeek Coder 以进行AI辅助的软件开发、 автоматизация и оптимизация 的中级开发人员、数据工程师和软件团队。

完成本次培训后，参与者将能够：

• 在大型项目中实施 AI 辅助的代码生成和重构。
• 利用 AI 驱动的调试来提高软件可靠性。
• 将DeepSeek Coder 集成到DevOps 和 CI/CD 管道中。
• 在软件工程工作流程中利用 AI 实现智能自动化。

这是针对希望掌握提示工程策略的高级AI工程师、开发人员和数据分析师的面授实时培训，旨在让他们在实际应用中最大限度地提高DeepSeek LLM的有效性。

培训结束时，参加者将能够：

• 制定高级提示以优化AI响应。
• 控制和细化AI生成的文本以确保准确性和一致性。
• 利用提示链接和上下文管理技术。
• 减轻偏见并提高提示工程中对伦理AI的使用。

这门由讲师主导的现场培训（在线或现场）旨在让中级到高级的建筑师、城市规划师和设计专业人员了解如何将人工智能集成到他们的设计过程中，从概念化到最终交付成果。

培训结束时，参与者将能够：

• 使用人工智能驱动的文本到视频和图像生成工具生成设计迭代。
• 利用人工智能创建平面图、剖面图、立面图和材料选择。
• 使用人工智能驱动的设计验证确保遵守法规。
• 将人工智能工作流程集成到Revit和其他渲染工具中。

这种由讲师主导的现场培训（在线或现场）旨在帮助中级开发人员、软件工程师和数据科学家利用DeepSeek APIs 构建人工智能驱动的应用程序。

培训结束时，参加者将能够：

• 了解DeepSeek API 的功能。
• 将DeepSeek API 集成到应用程序中。
• 实现基于 AI 的自动化和聊天机器人。
• 有效优化 API 性能和管理 API 调用。

此面向高级AI架构师、企业开发人员和希望在确保安全、合规和道德AI实践的同时，在业务环境中部署、优化和扩展DeepSeek模型的CTO，旨在中国进行现场或在线现场培训。

通过此次培训，参与者将能够：

• 在企业环境中部署DeepSeek模型。
• 优化AI模型的性能和可 scalability。
• 确保AI应用程序中的数据安全和合规。
• 在商业解决方案中实施伦理AI实践。

这项由讲师主导的实时培训（在线或现场）旨在帮助希望利用DeepSeek来构建智能AI代理和自治系统的高级AI工程师、机器人开发人员和自动化专家。

结束这次培训时，参加者将能够：

• 了解DeepSeek AI模型的架构和能力。
• 将DeepSeek集成到AI代理中，以进行决策和自动化。
• 应用增强学习技术来训练自治系统。
• 在现实世界环境中部署AI驱动的自治代理。

这个由讲师主导的现场培训课程旨在针对希望利用DeepSeek进行可持续性、气候行动的预测建模以及用于社会公益的负责任的AI应用程序的中级可持续性专业人员、研究人员和AI开发人员。可持续性驱动的分析。

培训结束时，参与者将能够：

• 使用DeepSeek模型进行可持续性相关数据分析。
• 应用AI进行气候变化建模、资源优化和生物多样性监测。
• 开发社会影响和可持续发展目标(SDGs)的AI驱动解决方案。
• 确保可持续性应用中的负责任AI实践。

这门由教师主导的现场培训课程面向希望利用DeepSeek进行人工智能辅助写作、自动媒体生成和内容生产工作流程的中级内容创作者、营销人员和媒体专业人员。

学员在课程结束时将能够：

• 使用DeepSeek模型生成高质量的文本内容。
• 为博客、社交媒体和营销活动自动化内容创作工作流程。
• 将AI工具集成到现有的内容管理系统中。
• 通过AI驱动的创意和结构来增强创造力和效率。

这项由讲师主导的在线直播培训旨在为希望利用DeepSeek进行预测建模、数据可视化和战略决策的中级业务分析师、经理和决策者提供服务。

培训结束时，参与者将能够：

• 使用DeepSeek分析业务数据并产生洞察。
• 应用商业预测的预测建模。
• 自动化报告和商业智能工作流程。
• 通过人工智慧驱动的分析来增强决策。

这个在中国（线上或线下）进行的由讲师主导的现场培训旨在帮助希望利用DeepSeek的开源模型进行内容创作、自动化和业务智能的初学者非技术专业人士和企业家。

培训结束时，参加者将能够：

• 了解无代码AI的基本原则及其在业务中的应用。
• 使用DeepSeek模型进行内容创作和自动化。
• 使用Zapier、Make和Notion等平台将AI工具集成到现有工作流程中。
• 分析业务数据并使用AI生成可行的见解。
• 制定推动AI的策略以提高生产力和决策能力。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）面向希望在Kubernetes上构建，部署和管理机器学习工作流的开发人员和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 AWS EKS（弹性 Kubernetes 服务）在本地和云端安装和配置 Kubeflow。
• 基于 Docker 个容器和 Kubernetes 构建、部署和管理 ML 工作流。
• 在不同的架构和云环境中运行整个机器学习管道。
• 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 笔记本。
• 跨多个平台构建 ML 训练、超参数调优并为工作负载提供服务。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）面向希望在Kubernetes上构建，部署和管理机器学习工作流的开发人员和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在本地和云端安装和配置 Kubeflow。
• 基于 Docker 个容器和 Kubernetes 构建、部署和管理 ML 工作流。
• 在不同的架构和云环境中运行整个机器学习管道。
• 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 笔记本。
• 跨多个平台构建 ML 训练、超参数调优并为工作负载提供服务。

这种由讲师指导的中国现场现场培训面向希望将Machine Learning工作负载部署到AWS EC2服务器的工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在 AWS 上安装和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他需要的软件。
• 使用 EKS（Elastic Kubernetes Service）简化在 AWS 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
• 创建和部署 Kubernetes 管道，用于在生产环境中自动执行和管理 ML 模型。
• 在多个并行运行的 GPU 和机器上训练和部署 TensorFlow ML 模型。
• 利用其他 AWS 托管服务来扩展 ML 应用程序。

此由讲师指导的现场培训（在线或现场）主要针对希望将 Machine Learning 工作负载部署到 Azure 云的工程师。

培训结束后，学员将能够：

• 在 Azure 上安装并配置 Kubernetes、Kubeflow 及其他所需软件。
• 使用 Azure Kubernetes 服务（AKS）简化在 Azure 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
• 创建并部署 Kubernetes 管道，用于自动化和管理生产中的 ML 模型。
• 在多个GPU和并行运行的机器上训练和部署TensorFlowML模型。
• 利用其他 AWS 托管服务来扩展 ML 应用程序。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对的是希望超越构建ML模型并优化ML模型创建，跟踪和部署过程的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 MLflow 以及相关的 ML 库和框架。
• 了解 ML 模型的可跟踪性、可再现性和可部署性的重要性
• 将 ML 模型部署到不同的公有云、平台或本地服务器。
• 扩展 ML 部署过程，以适应在项目上进行协作的多个用户。
• 设置中央注册表以试验、复制和部署 ML 模型。