Avancerad Modelloptimering och Distribuering Träningskurs

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare, dataingenjörer och mjukvaruteam på mellannivå som vill implementera DeepSeek Coder för AI-stödd mjukvaruutveckling, automatisering och optimerings.

Med slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera AI-stödd kodgenerering och refakturering i stora projekt.
• Utnyttja AI-stödd felsökning för att förbättra programvarans tillförlitlighet.
• Integrera DeepSeek Coder i DevOps- och CI/CD-pipelines.
• Använda AI för intelligent automatisering i mjukvaruutvecklingsarbetsflöden.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare, mjukvaruingenjörer och datavetare på mellan nivå som vill utnyttja DeepSeek APIs för att bygga AI-drivna applikationer.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå kapaciteterna i DeepSeek APIs.
• Integrera DeepSeek APIs i applikationer.
• Implementera AI-drivna automatisering och chatbotar.
• Optimera API-prestanda och hantera API-anrop effektivt.

Denna instruktörsledda, live-training i Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-arkitekter, företagsutvecklare och CTO:er som vill deployera, optimera och skalera DeepSeek-modeller inom företagsmiljöer samtidigt som säkerhet, överensstämmelse och etiska AI-praktiker säkerställs.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Deployera DeepSeek-modeller i företagsmiljöer.
• Optimera AI-modeller för prestanda och skalbarhet.
• Säkerställa datasäkerhet och överensstämmelse i AI-applikationer.
• Implementera etiska AI-praktiker i affärslösningar.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till nybörjare inom icke-tekniska yrkesverksamma och entreprenörer som vill dra nytta av DeepSeek's öppna källkodsmodeller för innehållsskapande, automatisering och företagsintelligens.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i kodfri AI och dess tillämpningar i företag.
• Använda DeepSeek-modeller för innehållsgenerering och automatisering.
• Integrera AI-verktyg i befintliga arbetsflöden med hjälp av plattformar som Zapier, Make och Notion.
• Analysera företagsdata och generera åtgärdsbara insikter med AI.
• Utveckla AI-drivna strategier för att förbättra produktivitet och beslutsfattande.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till programmerare och utvecklare på nybörjarnivå till mellannivå som vill utnyttja DeepSeek Coder för att förbättra kodningseffektivitet och produktivitet.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå DeepSeek Coders förmågor och begränsningar.
• Generera högkvalitativa kodsnuttar med hjälp av AI-assistans.
• Använda DeepSeek Coder för att felsöka och optimera kod.
• Automatisera repetitiva programmeringsuppgifter med AI-verktyg.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer, datavetenskapsmän och forskare på mellannivå som vill utnyttja DeepSeek Math för att lösa komplexa ekvationer och DeepSeek Vision för AI-drivna bildbearbetningsuppgifter.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Använda DeepSeek Math för AI-stödd problemlösning.
• Använda DeepSeek Vision för bildanalys och objektdetektering.
• Integrera AI-drivna matematiska och visuella verktyg i applikationer.
• Optimera AI-modeller för noggrannhet och effektivitet.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-forskare, maskininlärningsingenjörer och utvecklare som vill anpassa DeepSeek LLM-modeller för att skapa specialiserade AI-applikationer anpassade för specifika branscher, områden eller företagsbehov.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå arkitekturen och kapaciteten hos DeepSeek-modeller, inklusive DeepSeek-R1 och DeepSeek-V3.
• Förbereda datamängder och förbehandla data för anpassning.
• Anpassa DeepSeek LLM för domänspecifika applikationer.
• Optimerar och distribuerar anpassade modeller effektivt.

Denna instruktörsledda, interaktiva utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till nybörjare som vill förstå grunderna i AI och DeepSeeks arkitektur och tillämpningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen AI och LLM:er.
• Utforska DeepSeeks arkitektur och dess användningsfall.
• Tillämpa grundläggande AI-koncept på verkliga scenarier.
• Få insikter i etiska överväganden vid AI-utveckling.

Denna instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till deltagare på nybörjarnivå som vill förstå grunderna i stora språkmodeller, utforska funktionen hos DeepSeek LLM och dess specifika modeller, och upptäcka praktiska tillämpningar i affärsliv och dagligt liv.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande principerna för stora språkmodeller (LLMs).
• Förstå arkitekturen och funktionaliteten hos DeepSeek LLM, inklusive DeepSeek-R1 och DeepSeek-V3.
• Identifiera praktiska tillämpningar av DeepSeek LLM i olika affärssammanhang.
• Genomföra grundläggande projekt med hjälp av DeepSeek LLM för vardagliga uppgifter.

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill skapa, distribuera och hantera arbetsflöden för maskininlärning på Kubernetes.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubeflow på plats och i molnet med hjälp av AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Skapa, distribuera och hantera ML-arbetsflöden baserat på Docker containrar och Kubernetes.
• Kör hela pipelines för maskininlärning på olika arkitekturer och molnmiljöer.
• Använda Kubeflow för att skapa och hantera Jupyter Notebooks.
• Skapa ML-träning, justering av hyperparametrar och hantering av arbetsbelastningar på flera plattformar.

Detta instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktas till ingenjörer som vill distribuera maskininlärningsarbetsbelastningar till en AWS EC2-server.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubernetes, Kubeflow och andra nödvändiga programvara på AWS.
• Använda EKS (Elastic Kubernetes Service) för att förenkla initieringen av en Kubernetes-kluster på AWS.
• Skapa och distribuera en Kubernetes-pipeline för automatisering och hantering av ML-modeller i produktion.
• Traffa och distribuera TensorFlow ML-modeller över flera GPU:er och maskiner som körs parallellt.
• Utnyttja andra AWS-hanterade tjänster för att utöka en ML-applikation.

Detta instruktörsguidade, live-träning i Sverige (online eller lokalt) är riktat till ingenjörer som vill distribuera maskininlärningsarbetsbelastningar till Azure-molnet.

När denna träningsperiod är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubernetes, Kubeflow och annan behövlig mjukvara på Azure.
• Använda Azure Kubernetes Service (AKS) för att förenkla initialiseringen av en Kubernetes-kluster på Azure.
• Skapa och distribuera en Kubernetes-pipeline för att automatisera och hantera ML-modeller i produktion.
• Traffa och distribuera TensorFlow ML-modeller över flera GPUs och maskiner som körs parallellt.
• Utnyttja andra AWS-hanterade tjänster för att utöka en ML-applikation.

Kubeflow är en öppen källkodsplattform som är utformad för att förenkla byggen, träningen och distributionen av maskininlärningsarbetsbelastningar på Kubernetes.

Detta instruktörsvägledade, liveutbildning (online eller på plats) är riktat till nybörjare- till mellannivåprofessionella som vill bygga pålitliga ML-arbetsflöden med Kubeflow.

När denna utbildning är avslutad kommer deltagarna att ha fått färdigheterna för att:

• Navigera Kubeflows ekosystem och kärnkomponenter.
• Bygga reproducerbara arbetsflöden med Kubeflow Pipelines.
• Kör skalbara träningsjobb på Kubernetes.
• Distribuera maskininlärningsmodeller effektivt med Kubeflow Serving.

Kursformat

• Guidade presentationer och samarbetsdiskussioner.
• Handson-laborationer med verkliga Kubeflow-komponenter.
• Praktiska övningar för att bygga slutna ML-arbetsflöden.

Kursanpassningsalternativ

• Anpassade versioner av denna utbildning kan arrangeras för att anpassa sig efter din teams teknologistack och projektbehov.

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill skapa, distribuera och hantera arbetsflöden för maskininlärning på Kubernetes.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubeflow lokalt och i molnet.
• Skapa, distribuera och hantera ML-arbetsflöden baserat på Docker containrar och Kubernetes.
• Kör hela pipelines för maskininlärning på olika arkitekturer och molnmiljöer.
• Använda Kubeflow för att skapa och hantera Jupyter Notebooks.
• Skapa ML-träning, justering av hyperparametrar och hantering av arbetsbelastningar på flera plattformar.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill gå längre än att bygga ML-modeller och optimera skapandet, spårningen och distributionsprocessen för ML-modeller.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera MLflow och relaterade ML-bibliotek och ramverk.
• Uppskatta vikten av spårbarhet, reproducerbarhet och distribuerbarhet av en ML-modell
• Distribuera ML-modeller till olika offentliga moln, plattformar eller lokala servrar.
• Skala ML-distributionsprocessen så att den rymmer flera användare som samarbetar i ett projekt.
• Konfigurera ett centralt register för att experimentera med, återskapa och distribuera ML-modeller.