Avansert Modelloptimalisering og Utplassering Treningskurs

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere, dataingeniører og programvareteam som ønsker å implementere DeepSeek Coder for AI-assistert programvareutvikling, automatisering og optimalisering.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementere AI-assistert kodegenerering og omskrivning i store prosjekter.
• Utnyttet AI-drevet feilsøking for å øke programvarens pålitelighet.
• Integrere DeepSeek Coder i DevOps og CI/CD-rammeverk.
• Bruke AI for intelligent automatisering i programvareutviklingsarbeidsfløter.

Denne instruktør-ledede, levende opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåutviklere, programvareingeniører og dataforskere som ønsker å utnytte DeepSeek APIs for å bygge AI-drevne applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå kapasiteten til DeepSeek APIs.
• Integere DeepSeek APIs inn i applikasjoner.
• Implementere AI-drevne automatisering og chatbots.
• Optimalisere API-ytelse og håndtere API-kall effektivt.

Denne instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på sted) retter seg mot avanserte AI-arkitekter, enterprise-utviklere og CTO-er som ønsker å distribuere, optimalisere og skalere DeepSeek-modeller innenfor forretningsmiljøer mens man sikrer sikkerhet, overholdelse av regler og etiske AI-prinsipper.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakere være i stand til å:

• Distribuere DeepSeek-modeller i enterprise-miljøer.
• Optimalisere AI-modeller for ytelse og skalering.
• Sikre datasikkerhet og overholdelse av regler i AI-applikasjoner.
• Implementere etiske AI-prinsipper i forretningsløsninger.

Denne instruktørledede, live-opplæringskurset (online eller på sted) er rettet mot begynnernivået ikke-tekniske fagpersoner og entreprenører som ønsker å dra nytte av DeepSeek's åpne kildekode-modeller for innholdsproduksjon, automatisering og forretningsintelligens.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for no-code AI og dets applikasjoner i forretningsverdenen.
• Bruke DeepSeek-modeller for innholdsgenerering og automatisering.
• Integrere AI-verktøy i eksisterende arbeidsprosesser ved bruk av plattformer som Zapier, Make og Notion.
• Analysere forretningsdata og generere handlingbar innsikt ved hjelp av AI.
• Utvikle AI-drevne strategier for å forbedre produktivitet og beslutningsprosesser.

Denne instruktørledede, live-opplæringskurset (online eller på stedet) er rettet mot programmerere og utviklere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å utnyttet DeepSeek Coder for å øke kodingseffektivitet og produktivitet.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Forstå mulighetene og begrensningene til DeepSeek Coder.
• Generere høykvalitets kodesnutter ved hjelp av AI-assistanse.
• Bruke DeepSeek Coder til feilsøking og optimalisering av kode.
• Automatisere gjentatte programmeringsoppgaver ved hjelp av AI-verktøy.

Dette undervisningsbaserte, live-kurs i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-inngenierer, datavitenskapsfolk og forskere som ønsker å bruke DeepSeek Math for løsning av kompleks matematiske ligninger og DeepSeek Vision for AI-drivert bildebehandling.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Bruke DeepSeek Math for AI-assisterende problemløsning.
• Anvende DeepSeek Vision for bildeanalyse og objekterkennelse.
• Integre AI-drivne matematiske og visuelle verktøy i applikasjoner.
• Optimalisere AI-modeller for nøyaktighet og effektivitet.

Denne instruktørledede, live-opplæringskurset (online eller på stedet) er rettet mot avanserte AI-forskere, maskinlæringingeniører og utviklere som ønsker å finjustere DeepSeek LLM-modeller for å opprette spesialiserte AI-applikasjoner tilpasset bestemte industrier, domener eller forretningsbehov.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakere kunne:

• Forstå arkitekturen og mulighetene til DeepSeek-modellene, inkludert DeepSeek-R1 og DeepSeek-V3.
• Forberede datasett og forhåndsbehandle data for finjustering.
• Finjustere DeepSeek LLM for domene-spesifikke applikasjoner.
• Optimalisere og deploye finjusterte modeller effektivt.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på nybegynnernivå som ønsker å forstå det grunnleggende om AI og DeepSeeks arkitektur og applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene for AI og LLM.
• Utforsk DeepSeeks arkitektur og bruksområder.
• Bruk grunnleggende AI-konsepter på scenarier i den virkelige verden.
• Få innsikt i etiske hensyn i AI-utvikling.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot deltakere på grunnleggende nivå som ønsker å forstå grunnleggende prinsipper om store språkmodeller, utforske funksjonen til DeepSeek LLM og dens spesifikke modeller, og oppdage praktiske applikasjoner i bedriftsliv og hverdagsliv.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende prinsippene om store språkmodeller (LLMs).
• Forstå arkitekturen og funksjonene til DeepSeek LLM, inkludert DeepSeek-R1 og DeepSeek-V3.
• Identifisere praktiske applikasjoner av DeepSeek LLM i ulike bedriftskontekster.
• Implementere grunnleggende prosjekter ved hjelp av DeepSeek LLM for hverdagsoppgaver.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere arbeidsflyter for maskinlæring på Kubernetes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubeflow på stedet og i skyen ved å bruke AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Bygg, distribuer og administrer ML-arbeidsflyter basert på Docker containere og Kubernetes.
• Kjør hele maskinlæringspipelines på forskjellige arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å skape og administrere Jupyter-notatbøker.
• Bygg ML-trening, justering av hyperparameter og betjening av arbeidsbelastninger på tvers av flere plattformer.

Dette instruktørførte, live-kurset i Norge (online eller plassert) er rettet mot ingeniører som ønsker å deploye maskinlæringslast til en AWS EC2 server.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurere Kubernetes, Kubeflow og andre nødvendige programvare på AWS.
• Bruk EKS (Elastic Kubernetes Service) for å forenkle initialiseringen av en Kubernetes-klynge på AWS.
• Opprette og deploye en Kubernetes-pipeline for automatisering og administrasjon av ML-modeller i produksjon.
• Trene og deploye TensorFlow-ML-modeller over flere GPUs og maskiner som kjører parallelt.
• Utnytte andre AWS-håndterte tjenester for å utvide en ML-applikasjon.

Dette instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere maskinlæringoppgaver til Azure-clouden.

Etter denne treningen vil deltakerne kunne:

Kubeflow er et open-source-plattform designet for å forenkle bygging, trening og distribusjon av maskinlæringsoppgaver på Kubernetes.

Dette instruktørbaserte, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot beginner- til mellomnivå profesjonelle som ønsker å bygge pålitelige ML-arbeidsflyter ved hjelp av Kubeflow.

Etter fullføring av denne treningen, vil deltakerne ha oppnådd ferdighetene til å:

• Navigere i Kubeflow-økosystemet og kjernekomponenter.
• Bygge gjentakelige arbeidsflyter med Kubeflow Pipelines.
• Kjøre skalerbare treningstasker på Kubernetes.
• Serve maskinlæringsmodeller effektivt ved hjelp av Kubeflow Serving.

Kursformat

• Veiledede presentasjoner og kolaborative diskusjoner.
• Hands-on lab med reelle Kubeflow-komponenter.
• Praktiske øvelser for å bygge end-to-end ML-arbeidsflyter.

Kursanpassningsalternativer

• Tilpassede versjoner av denne treningen kan arrangeres for å tilpasses teamets teknologistakk og prosjektbehov.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere arbeidsflyter for maskinlæring på Kubernetes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubeflow på stedet og i skyen.
• Bygg, distribuer og administrer ML-arbeidsflyter basert på Docker containere og Kubernetes.
• Kjør hele maskinlæringspipelines på forskjellige arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å skape og administrere Jupyter-notatbøker.
• Bygg ML-trening, justering av hyperparametere og betjening av arbeidsbelastninger på tvers av flere plattformer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å gå lenger enn å bygge ML-modeller og optimalisere ML-modelloppretting, sporing og distribusjonsprosessen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer MLflow og relaterte ML-biblioteker og rammeverk.
• Sett pris på viktigheten av sporbarhet, reproduserbarhet og distribusjon av en ML-modell
• Distribuer ML-modeller til forskjellige offentlige skyer, plattformer eller lokale servere.
• Skaler ML-implementeringsprosessen for å imøtekomme flere brukere som samarbeider om et prosjekt.
• Sett opp et sentralt register for å eksperimentere med, reprodusere og distribuere ML-modeller.