DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment Training Course

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, μηχανικούς δεδομένων και ομάδες λογισμικού που επιθυμούν να εφαρμόσουν DeepSeek Coder για ανάπτυξη, αυτοματοποίηση και βελτιστοποίηση λογισμικού με τη βοήθεια AI.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εφαρμογή δημιουργίας και ανακατασκευής κώδικα με τη βοήθεια AI σε έργα μεγάλης κλίμακας.
• Αξιοποιήστε τον εντοπισμό σφαλμάτων με τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσετε την αξιοπιστία του λογισμικού.
• Ενσωματώστε το DeepSeek Coder σε αγωγούς DevOps και CI/CD.
• Χρησιμοποιήστε AI για έξυπνο αυτοματισμό σε ροές εργασιών μηχανικής λογισμικού.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς, προγραμματιστές και αναλυτές δεδομένων προηγμένου επιπέδου τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να κατακτήσουν άμεσες στρατηγικές μηχανικής για να μεγιστοποιήσουν την αποτελεσματικότητα του DeepSeek LLM στον πραγματικό κόσμο εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Craft προηγμένες προτροπές για τη βελτιστοποίηση των αποκρίσεων AI.
• Ελέγξτε και βελτιώστε το κείμενο που δημιουργείται από AI για ακρίβεια και συνέπεια.
• Αξιοποιήστε τεχνικές άμεσης αλυσίδας και διαχείρισης περιβάλλοντος.
• Μετριάστε τις προκαταλήψεις και ενισχύστε τη χρήση ηθικής τεχνητής νοημοσύνης στην άμεση μηχανική.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, μηχανικούς λογισμικού και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να αξιοποιήσουν DeepSeek API για τη δημιουργία εφαρμογών που υποστηρίζονται από AI.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις δυνατότητες των DeepSeek API.
• Ενσωματώστε DeepSeek API σε εφαρμογές.
• Εφαρμόστε αυτοματισμούς με τεχνητή νοημοσύνη και chatbot.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση του API και διαχειριστείτε αποτελεσματικά τις κλήσεις API.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχιτέκτονες τεχνητής νοημοσύνης προηγμένου επιπέδου, προγραμματιστές επιχειρήσεων και CTO που επιθυμούν να αναπτύξουν, να βελτιστοποιήσουν και να κλιμακώσουν DeepSeek μοντέλα σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα, διασφαλίζοντας παράλληλα ασφάλεια, συμμόρφωσης και ηθικές πρακτικές τεχνητής νοημοσύνης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ανάπτυξη μοντέλων DeepSeek σε εταιρικά περιβάλλοντα.
• Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα AI για απόδοση και επεκτασιμότητα.
• Διασφαλίστε την ασφάλεια των δεδομένων και τη συμμόρφωση σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
• Εφαρμόστε ηθικές πρακτικές AI σε επιχειρηματικές λύσεις.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους μη τεχνικούς επαγγελματίες και επιχειρηματίες που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τα μοντέλα ανοιχτού κώδικα του DeepSeek για τη δημιουργία περιεχομένου, την αυτοματοποίηση και την επιχειρηματική ευφυΐα .

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της τεχνητής νοημοσύνης χωρίς κώδικα και τις εφαρμογές της στις επιχειρήσεις.
• Χρησιμοποιήστε μοντέλα DeepSeek για παραγωγή περιεχομένου και αυτοματισμό.
• Ενσωματώστε εργαλεία AI σε υπάρχουσες ροές εργασίας χρησιμοποιώντας πλατφόρμες όπως Zapier, Make και Notion.
• Αναλύστε επιχειρηματικά δεδομένα και δημιουργήστε χρήσιμες πληροφορίες χρησιμοποιώντας AI.
• Αναπτύξτε στρατηγικές με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη για τη βελτίωση της παραγωγικότητας και της λήψης αποφάσεων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και προγραμματιστές από αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τον DeepSeek Coder για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα και την παραγωγικότητα κωδικοποίησης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις δυνατότητες και τους περιορισμούς του DeepSeek Coder.
• Δημιουργήστε αποσπάσματα κώδικα υψηλής ποιότητας χρησιμοποιώντας τη βοήθεια AI.
• Χρησιμοποιήστε τον DeepSeek Κωδικοποιητή για εντοπισμό σφαλμάτων και βελτιστοποίηση κώδικα.
• Αυτοματοποιήστε επαναλαμβανόμενες εργασίες προγραμματισμού χρησιμοποιώντας εργαλεία AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς μεσαίου επιπέδου, επιστήμονες δεδομένων και ερευνητές που επιθυμούν να αξιοποιήσουν DeepSeek Μαθηματικά για την επίλυση σύνθετων εξισώσεων και DeepSeek Όραμα για τεχνητή νοημοσύνη επεξεργασία εικόνας.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Χρησιμοποιήστε το DeepSeek Math για επίλυση προβλημάτων με τη βοήθεια AI.
• Εφαρμόστε το DeepSeek Vision για ανάλυση εικόνας και ανίχνευση αντικειμένων.
• Ενσωματώστε μαθηματικά και οπτικά εργαλεία που λειτουργούν με AI σε εφαρμογές.
• Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα AI για ακρίβεια και αποτελεσματικότητα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης προχωρημένου επιπέδου, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και προγραμματιστές που επιθυμούν να τελειοποιήσουν DeepSeek μοντέλα LLM για να δημιουργήσουν εξειδικευμένες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης προσαρμοσμένες σε συγκεκριμένες βιομηχανίες, τομείς ή επιχειρηματικές ανάγκες.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τις δυνατότητες των DeepSeek μοντέλων, συμπεριλαμβανομένων των DeepSeek-R1 και DeepSeek-V3.
• Προετοιμάστε σύνολα δεδομένων και προεπεξεργαστείτε δεδομένα για τελειοποίηση.
• Βελτιστοποιήστε το DeepSeek LLM για εφαρμογές ειδικού τομέα.
• Βελτιστοποιήστε και αναπτύξτε αποτελεσματικά βελτιστοποιημένα μοντέλα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες σε επίπεδο αρχαρίων που επιθυμούν να κατανοήσουν τις βασικές αρχές της τεχνητής νοημοσύνης και της αρχιτεκτονικής και των εφαρμογών του DeepSeek.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες του AI και του LLM.
• Εξερευνήστε την αρχιτεκτονική του DeepSeek και τις περιπτώσεις χρήσης του.
• Εφαρμόστε θεμελιώδεις έννοιες AI σε σενάρια πραγματικού κόσμου.
• Αποκτήστε γνώσεις σχετικά με ηθικά ζητήματα στην ανάπτυξη AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες αρχαρίου που επιθυμούν να κατανοήσουν τις βασικές αρχές των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, να εξερευνήσουν τη λειτουργία του DeepSeek LLM και τα συγκεκριμένα μοντέλα του και να ανακαλύψουν πρακτικά εφαρμογές στην επιχείρηση και την καθημερινή ζωή.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs).
• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τις λειτουργίες του DeepSeek LLM, συμπεριλαμβανομένων των DeepSeek-R1 και DeepSeek-V3.
• Προσδιορίστε τις πρακτικές εφαρμογές του DeepSeek LLM σε διάφορα επιχειρηματικά πλαίσια.
• Υλοποιήστε βασικά έργα χρησιμοποιώντας DeepSeek LLM για καθημερινές εργασίες.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν ροές εργασιών μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubeflow στην εγκατάσταση και στο cloud χρησιμοποιώντας AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Δημιουργήστε, αναπτύξτε και διαχειριστείτε ροές εργασίας ML με βάση Docker κοντέινερ και Kubernetes.
• Εκτελέστε ολόκληρους αγωγούς μηχανικής εκμάθησης σε διαφορετικές αρχιτεκτονικές και περιβάλλοντα cloud.
• Χρήση του Kubeflow για δημιουργία και διαχείριση φορητών υπολογιστών Jupyter.
• Δημιουργήστε εκπαίδευση ML, συντονισμό υπερπαραμέτρων και εξυπηρέτηση φόρτου εργασίας σε πολλές πλατφόρμες.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν ροές εργασιών μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubeflow στο premise και στο cloud.
• Δημιουργήστε, αναπτύξτε και διαχειριστείτε ροές εργασίας ML με βάση Docker κοντέινερ και Kubernetes.
• Εκτελέστε ολόκληρους αγωγούς μηχανικής εκμάθησης σε διαφορετικές αρχιτεκτονικές και περιβάλλοντα cloud.
• Χρήση του Kubeflow για δημιουργία και διαχείριση φορητών υπολογιστών Jupyter.
• Δημιουργήστε εκπαίδευση ML, συντονισμό υπερπαραμέτρων και εξυπηρέτηση φόρτου εργασίας σε πολλές πλατφόρμες.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να αναπτύξουν Machine Learning φόρτους εργασίας σε έναν διακομιστή AWS EC2.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubernetes, το Kubeflow και άλλο απαραίτητο λογισμικό στο AWS.
• Χρησιμοποιήστε το EKS (Elastic Kubernetes Service) για να απλοποιήσετε την εργασία προετοιμασίας ενός συμπλέγματος Kubernetes στο AWS.
• Δημιουργήστε και αναπτύξτε μια διοχέτευση Kubernetes για την αυτοματοποίηση και τη διαχείριση μοντέλων ML στην παραγωγή.
• Εκπαιδεύστε και αναπτύξτε TensorFlow μοντέλα ML σε πολλαπλές GPU και μηχανήματα που λειτουργούν παράλληλα.
• Αξιοποιήστε άλλες υπηρεσίες που διαχειρίζεται το AWS για να επεκτείνετε μια εφαρμογή ML.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να αναπτύξουν Machine Learning φόρτους εργασίας στο Azure cloud.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubernetes, το Kubeflow και άλλο απαραίτητο λογισμικό στο Azure.
• Χρησιμοποιήστε την υπηρεσία Azure Kubernetes (AKS) για να απλοποιήσετε την εργασία προετοιμασίας ενός συμπλέγματος Kubernetes στο Azure.
• Δημιουργήστε και αναπτύξτε μια διοχέτευση Kubernetes για την αυτοματοποίηση και τη διαχείριση μοντέλων ML στην παραγωγή.
• Εκπαιδεύστε και αναπτύξτε TensorFlow μοντέλα ML σε πολλαπλές GPU και μηχανήματα που λειτουργούν παράλληλα.
• Αξιοποιήστε άλλες υπηρεσίες που διαχειρίζεται το AWS για να επεκτείνετε μια εφαρμογή ML.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση μέσω εκπαιδευτών (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να προχωρήσουν πέρα από τη δημιουργία μοντέλων ML και να βελτιστοποιήσουν τη διαδικασία δημιουργίας, παρακολούθησης και ανάπτυξης μοντέλων ML.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε τις MLflow και σχετικές βιβλιοθήκες και πλαίσια ML.
• Εκτιμήστε τη σημασία της δυνατότητας παρακολούθησης, της δυνατότητας αναπαραγωγής και της δυνατότητας ανάπτυξης ενός μοντέλου ML
• Αναπτύξτε μοντέλα ML σε διαφορετικά δημόσια σύννεφα, πλατφόρμες ή διακομιστές εσωτερικής εγκατάστασης.
• Κλιμακώστε τη διαδικασία ανάπτυξης ML για να φιλοξενήσει πολλούς χρήστες που συνεργάζονται σε ένα έργο.
• Ρυθμίστε ένα κεντρικό μητρώο για να πειραματιστείτε, να αναπαράγετε και να αναπτύξετε μοντέλα ML.