DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå, dataingeniører og programvareteam som ønsker å implementere DeepSeek Coder for AI-assistert programvareutvikling, automatisering og optimalisering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementer AI-assistert kodegenerering og refaktorisering i store prosjekter.
• Utnytt AI-drevet feilsøking for å forbedre programvarepålitelighet.
• Integrer DeepSeek koder i DevOps og CI/CD-rørledninger.
• Bruk AI for intelligent automatisering i arbeidsflyter for programvareutvikling.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-ingeniører, utviklere og dataanalytikere på avansert nivå som ønsker å mestre raske ingeniørstrategier for å maksimere effektiviteten til DeepSeek LLM i den virkelige verden applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lag avanserte meldinger for å optimalisere AI-responser.
• Kontroller og avgrens AI-generert tekst for nøyaktighet og konsistens.
• Dra nytte av rask kjeding og kontekststyringsteknikker.
• Redusere skjevheter og forbedre etisk AI-bruk i rask utvikling.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot arkitekter på middels til avansert nivå, byplanleggere og designere som ønsker å integrere AI i designprosessen, fra konseptualisering til endelige leveranser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Generer designgjentakelser ved å bruke AI-drevne tekst-til-video- og bildegenereringsverktøy.
• Bruk AI til å lage plantegninger, seksjoner, forhøyninger og materialvalg.
• Sikre samsvar med forskrifter ved å bruke AI-drevet designvalidering.
• Integrer AI-arbeidsflyter i Revit og andre gjengivelsesverktøy.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå, programvareingeniører og dataforskere som ønsker å utnytte DeepSeek APIer for å bygge AI-drevne applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå funksjonene til DeepSeek APIer.
• Integrer DeepSeek APIer i applikasjoner.
• Implementer AI-drevet automatisering og chatbots.
• Optimaliser API-ytelsen og administrer API-anrop effektivt.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-arkitekter på avansert nivå, bedriftsutviklere og CTOer som ønsker å distribuere, optimalisere og skalere DeepSeek modeller i forretningsmiljøer, samtidig som de sikrer sikkerhet, overholdelse og etisk AI-praksis.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Distribuer DeepSeek-modeller i bedriftsmiljøer.
• Optimaliser AI-modeller for ytelse og skalerbarhet.
• Sikre datasikkerhet og samsvar i AI-applikasjoner.
• Implementere etisk AI-praksis i forretningsløsninger.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-ingeniører på avansert nivå, robotikkutviklere og automatiseringsspesialister som ønsker å utnytte DeepSeek for å bygge intelligente AI-agenter og autonome systemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og egenskapene til DeepSeek AI-modeller.
• Integrer DeepSeek i AI-agenter for beslutningstaking og automatisering.
• Bruk forsterkende læringsteknikker for å trene autonome systemer.
• Distribuer AI-drevne autonome agenter i virkelige miljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på mellomnivå, forskere og AI-utviklere som ønsker å bruke DeepSeek til å anvende AI-drevet analyse for bærekraft, prediktiv modellering for klima handling, og ansvarlige AI-applikasjoner for sosialt gode.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruk DeepSeek modeller for bærekraftsrelatert dataanalyse.
• Bruk AI for modellering av klimaendringer, ressursoptimalisering og overvåking av biologisk mangfold.
• Utvikle AI-drevne løsninger for sosial påvirkning og bærekraftig utviklingsmål (SDG).
• Sikre ansvarlig AI-praksis i bærekraftsapplikasjoner.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot innholdsskapere, markedsførere og mediefagfolk på middels nivå som ønsker å utnytte DeepSeek for AI-assistert skriving, automatisert mediegenerering og innholdsproduksjon arbeidsflyter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Generer tekstinnhold av høy kvalitet ved å bruke DeepSeek-modeller.
• Automatiser arbeidsflyter for innholdsskaping for blogger, sosiale medier og markedsføringskampanjer.
• Integrer AI-verktøy i eksisterende innholdsstyringssystemer.
• Forbedre kreativiteten og effektiviteten med AI-drevet ideer og strukturering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot bedriftsanalytikere, ledere og beslutningstakere på middels nivå som ønsker å utnytte DeepSeek for prediktiv modellering, datavisualisering og strategisk beslutningstaking .

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruk DeepSeek til å analysere forretningsdata og generere innsikt.
• Bruk prediktiv modellering for forretningsprognoser.
• Automatiser arbeidsflyter for rapportering og business intelligence.
• Forbedre beslutningstaking med AI-drevet analyse.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ikke-tekniske fagfolk og gründere på nybegynnernivå som ønsker å utnytte DeepSeeks åpen kildekode-modeller for innholdsskaping, automatisering og forretningsintelligens .

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om no-code AI og dets applikasjoner i virksomheten.
• Bruk DeepSeek-modeller for innholdsgenerering og automatisering.
• Integrer AI-verktøy i eksisterende arbeidsflyter ved å bruke plattformer som Zapier, Make og Notion.
• Analyser forretningsdata og generer handlingskraftig innsikt ved hjelp av AI.
• Utvikle AI-drevne strategier for å forbedre produktivitet og beslutningstaking.

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.

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, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere Machine Learning arbeidsbelastninger til en AWS EC2-server.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubernetes, Kubeflow og annen nødvendig programvare på AWS.
• Bruk EKS (Elastic Kubernetes Service) for å forenkle arbeidet med å initialisere en Kubernetes-klynge på AWS.
• Opprett og distribuer en Kubernetes-pipeline for å automatisere og administrere ML-modeller i produksjon.
• Tren og distribuer TensorFlow ML-modeller på tvers av flere GPUer og maskiner som kjører parallelt.
• Utnytt andre AWS-administrerte tjenester for å utvide en ML-applikasjon.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere Machine Learning arbeidsbelastninger til Azure-skyen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubernetes, Kubeflow og annen nødvendig programvare på Azure.
• Bruk Azure Kubernetes Service (AKS) for å forenkle arbeidet med å initialisere en Kubernetes-klynge på Azure.
• Opprett og distribuer en Kubernetes-pipeline for å automatisere og administrere ML-modeller i produksjon.
• Tren og distribuer TensorFlow ML-modeller på tvers av flere GPUer og maskiner som kjører parallelt.
• Utnytt andre AWS-administrerte tjenester for å utvide en ML-applikasjon.

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.