DeepSeek: Προηγμένη Βελτιστοποίηση και Αναβάθμιση Μοντέλων Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαιδευτική ημερίδα με καθοδήγηση εκπαιδευτή, που διεξάγεται ζωντανά σε Ελλάδα (ηλεκτρονικά ή επιτόπια), απευθύνεται σε προγραμματιστές ενδιάμεσου επιπέδου, μηχανικούς δεδομένων και ομάδες λογισμικού που επιθυμούν να υλοποιήσουν το DeepSeek Coder για ανάπτυξη λογισμικού με υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης, αυτοματοποίηση και βελτιστοποίηση.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εφαρμόσουν τη δημιουργία και αναδιαμόρφωση κώδικα με υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης σε μεγάλης κλίμακας έργα.
• Εκμεταλλευτούν την αποσφαλμάτωση με τεχνητή νοημοσύνη για την ενίσχυση της αξιοπιστίας του λογισμικού.
• Ενσωματώσουν το DeepSeek Coder σε ροές εργασίας DevOps και CI/CD.
• Χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για την ευφυή αυτοματοποίηση σε ροές εργασίας μηχανικής λογισμικού.

Αυτή η εκπαιδευτική προσέγγιση με καθοδηγητή, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (ηλεκτρονικά ή επί τόπου), απευθύνεται σε μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης, προγραμματιστές και αναλυτές δεδομένων προηγμένου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να κατανοήσουν στρατηγικές μηχανικής προτροπών ώστε να μεγιστοποιήσουν την αποτελεσματικότητα του DeepSeek LLM σε πραγματικές εφαρμογές.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Συντάσσουν προηγμένες προτροπές για τη βελτιστοποίηση των απαντήσεων της τεχνητής νοημοσύνης.
• Ελέγχουν και βελτιώνουν το παραγόμενο από την τεχνητή νοημοσύνη κείμενο ως προς την ακρίβεια και τη συνέπεια.
• Εκμεταλλεύονται τεχνικές αλυσίδων προτροπών και διαχείρισης πλαισίου.
• Μετριαίνουν προκαταλήψεις και ενισχύουν την ηθική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στη μηχανική προτροπών.

Αυτός ο εξειδικευμένος διαμορφωτής (online ή σε υπηρεσία) είναι προσομοιωμένος για μεσαίου επιπέδου και προχωρημένου επιπέδου αρχιτεκτόνες, υπολογιστικούς οργανωτές και ειδικούς σχεδίασης που θέλουν να αναμιγξούν την AI στη διαδικασία σχεδιασμού, από την φαση συναισθήματος έως την τελική παράδοση.

Τέλος αυτής της εξόντασης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργήσουν διαδικασίες σχεδιασμού χρησιμοποιώντας AI-ενισχυμένα εργαλεία γενέσης βίντεο και εικόνων από κείμενο.
• Χρησιμοποιήσουν την AI για να δημιουργήσουν χώρο πλάνο, τμήματα, αναχωρισμού και επιλογές υλικών.
• Εξασφαλίσουν συμμόρφωση με τα νόμιμα χρησιμοποιώντας AI-διαχειριστή διακρίσεων σχεδιασμού.
• Αναμεγξάνουν διαδικασίες AI με το Revit και άλλα εργαλεία παρουσίασης.

Αυτή η εκπαιδευτική διδασκαλία, που διεξάγεται ζωντανά από εκπαιδευτή στη <τοπική> γλώσσα (διαδικτυακά ή επιτόπια), απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές, μηχανικούς λογισμικού και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να εκμεταλλευτούν τα APIs της DeepSeek για την κατασκευή εφαρμογών ενισχυμένων από Τεχνητή Νοημοσύνη.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τις δυνατότητες των APIs της DeepSeek.
• Ενσωματώσουν τα APIs της DeepSeek σε εφαρμογές.
• Εφαρμόσουν αυτοματισμούς και chatbots ενισχυμένα με Τεχνητή Νοημοσύνη.
• Βελτιστοποιήσουν την απόδοση των APIs και να διαχειριστούν αποτελεσματικά τις κλήσεις τους.

Αυτή η επιμόρφωση με εκπαιδευτή, που διεξάγεται ζωντανά στη Ελλάδα (ηλεκτρονικά ή επιτόπια), απευθύνεται σε αρχιτέκτονες τεχνητής νοημοσύνης προχωρημένου επιπέδου, επιχειρησιακούς προγραμματιστές και Διευθυντές Τεχνολογιών (CTOs) οι οποίοι επιθυμούν να αναπτύξουν, βελτιστοποιήσουν και κλιμακώσουν τα μοντέλα DeepSeek σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα, διασφαλίζοντας ταυτόχρονα την ασφάλεια, τη συμμόρφωση και τις ηθικές πρακτικές τεχνητής νοημοσύνης.

Μέχρι το τέλος αυτής της επιμόρφωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αναπτύσσουν μοντέλα DeepSeek σε επιχειρησιακά περιβάλλοντα.
• Βελτιστοποιούν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για απόδοση και κλιμάκωση.
• Διασφαλίζουν την ασφάλεια δεδομένων και τη συμμόρφωση σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
• Εφαρμόζουν ηθικές πρακτικές τεχνητής νοημοσύνης σε επιχειρηματικές λύσεις.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση στην Ελλάδα (ηλεκτρονικά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης προχωρημένου επιπέδου, αναπτύκτες ρομποτικής και ειδικούς αυτοματισμού που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το DeepSeek για την κατασκευή έξυπνων πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης και αυτόνομων συστημάτων.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και τις δυνατότητες των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης DeepSeek.
• Ενσωματώσουν το DeepSeek σε πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης για λήψη αποφάσεων και αυτοματισμό.
• Εφαρμόσουν τεχνικές ενισχυμένης μάθησης για την εκπαίδευση αυτόνομων συστημάτων.
• Ανάπτυξαν και αναπτύξουν αυτόνομους πράκτορες που κινούνται από τεχνητή νοημοσύνη σε πραγματικά περιβάλλοντα.

Αυτή η εκπαιδευτική ενότητα με εισηγητή, που διεξάγεται ζωντανά σε Ελλάδα (ηλεκτρονικά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες βιωσιμότητας, ερευνητές και αναπτύκτες τεχνητής νοημοσύνης ενδιάμεσου επιπέδου οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το DeepSeek για την εφαρμογή ανάλυσης με βάση την ΤΝ στη βιωσιμότητα, τη δημιουργία προβλεπτικών μοντέλων για κλιματική δράση και υπεύθυνες εφαρμογές ΤΝ για κοινωνικό όφελος.

Στο τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιούν μοντέλα DeepSeek για ανάλυση δεδομένων σχετικών με τη βιωσιμότητα.
• Εφαρμόζουν την ΤΝ στον προσομοιωμό της κλιματικής αλλαγής, στη βελτιστοποίηση πόρων και στην παρακολούθηση της βιοποικιλότητας.
• Αναπτύσσουν λύσεις με βάση την ΤΝ για κοινωνική επίπτωση και τους Στόχους Βιώσιμης Ανάπτυξης (ΣΒΑ).
• Εξασφαλίζουν υπεύθυνες πρακτικές ΤΝ σε εφαρμογές βιωσιμότητας.

Αυτή η εκπαιδευτική ενότητα, η οποία διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (εξ αποστάσεως ή δια ζώσης) σε Ελλάδα, απευθύνεται σε δημιουργούς περιεχομένου, επαγγελματίες μάρκετινγκ και μέσων ενημέρωσης με ενδιάμεσο επίπεδο εμπειρίας που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη DeepSeek για συγγραφή με υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης, αυτοματοποιημένη παραγωγή πολυμέσων και ροές εργασίας παραγωγής περιεχομένου.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργούν περιεχόμενο κειμένου υψηλής ποιότητας χρησιμοποιώντας μοντέλα της DeepSeek.
• Αυτοματοποιούν ροές εργασίας δημιουργίας περιεχομένου για blogs, μέσα κοινωνικής δικτύωσης και εκστρατείες μάρκετινγκ.
• Ενσωματώνουν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης σε υπάρχοντα συστήματα διαχείρισης περιεχομένου.
• Βελτιώνουν τη δημιουργικότητα και την απόδοση μέσω ιδεοδότησης και δομής που καθοδηγούνται από τεχνητή νοημοσύνη.

Αυτή η εκπαίδευση με την καθοδήγηση εκπαιδευτή, η οποία διεξάγεται ζωντανά σε <τοποθεσία> (εξ αποστάσεως ή επί τόπου), απευθύνεται σε αναλυτές επιχειρήσεων, διευθυντές και λήπτες αποφάσεων με ενδιάμεσο επίπεδο γνώσης, οι οποίοι επιθυμούν να εκμεταλλευτούν το DeepSeek για προβλεπτική μοντελοποίηση, οπτικοποίηση δεδομένων και στρατηγική λήψη αποφάσεων.

Στο τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιούν το DeepSeek για ανάλυση επιχειρηματικών δεδομένων και παραγωγή διαπιστώσεων.
• Εφαρμόζουν προβλεπτική μοντελοποίηση για επιχειρηματικές προβλέψεις.
• Αυτοματοποιούν ροές εργασίας αναφορών και επιχειρηματικής ευφυΐας.
• Βελτιώνουν τη λήψη αποφάσεων με αναλυτικές λύσεις ενισχυμένες από τεχνητή νοημοσύνη.

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 εκπαιδευτική εξ αποστάσεως, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να διατέθεσουν φόρτο εργασίας μηχανικής μάθησης σε έναν server AWS EC2.

Εως το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Kubernetes, Kubeflow και άλλη απαραίτητη λογισμικό στο AWS.
• Να χρησιμοποιήσουν EKS (Elastic Kubernetes Service) για να εξυπηρητήσουν την απλοποίηση της προσωπικοποίησης μιας κλάδου Kubernetes στο AWS.
• Να δημιουργήσουν και να διαθέσουν έναν πίπα παραγωγής Kubernetes για την αυτόματη εκτέλεση και διαχείριση μοντέλων ML σε παραγωγή.
• Να εκπαιδεύσουν και να διαθέσουν TensorFlow μοντέλα ML σε πολλά GPUs και υπολογιστές τρέχοντας παράλληλα.
• Να εκμεταλλευτούν άλλες διαχειριζόμενες υπηρεσίες AWS για την επέκταση μιας εφαρμογής ML.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία υπόκειται στην καθοδήγηση του δάσκαλου (online ή on-site), απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να καταφέρουν να εφαρμόσουν φορτία δουλειάς μηχανικής μάθησης στο Azure cloud.

Το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Kubernetes, Kubeflow και άλλες απαραίτητες λογισμικές στο Azure.
• Να χρησιμοποιήσουν την Azure Kubernetes Service (AKS) για να απλοποιήσουν τη δουλειά της εκκίνησης μιας κλωβοδέσμης Kubernetes στο Azure.
• Να δημιουργήσουν και να καταφέρουν να εφαρμόσουν ένα κλωβό πίπελα Kubernetes για την αυτομάτο χειρισμό και διαχείριση ML μοντέλων σε παραγωγή.
• Να εκπαιδεύσουν και να εφαρμόσουν TensorFlow ML μοντέλα σε διάφορες GPUs και υπολογιστές που λειτουργούν σε παράλληλη λειτουργία.
• Να εκμεταλλευτούν άλλες διαχειρισμένες υπηρεσίες AWS για να επεκταθούν σε μια ML εφαρμογή.

Kubeflow είναι ένα ανοιχτό πλατφόρμα λογισμικού σχεδιασμένη να διευκολύνει την κατασκευή, εκπαίδευση και η εφαρμογή φορτίων εργασίας μηχανικής μάθησης σε Kubernetes.

Αυτή η κατεύθυνση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού, ζωντανά (online ή in-person) στοχεύει σε προфессионаλές αρχικού μέχρι διαμεσολαβητή επιπέδου, που θέλουν να κατασκευάσουν αξιόπιστα ροές εργασίας ML με τη χρήση Kubeflow.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα εκτελέσουν τις δεξιότητες να:

• Να περιηγήσουν στο εκοσύστημα και τα βασικά συστατικά Kubeflow.
• Να κατασκευάζουν αναπαραγωγή ροές εργασίας με Kubeflow Pipelines.
• Να τρέχουν κλιμακώδη προσωπικές εργασίες στο Kubernetes.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης αποδοτικά χρησιμοποιώντας Kubeflow Serving.

Μορφή του μαθήματος

• Οδηγούμενες παρουσιάσεις και συλλογικές συζητήσεις.
• Εργασίες εφαρμογών με πραγματικά συστατικά Kubeflow.
• Πρακτικές εξασκήσεις για την κατασκευή ροών ML από την αρχή μέχρι το τέλος.

Εξατομικεύσεις κατευθύνσεων μαθήματος

• Εξατομικευμένες εκδοχές αυτής της κατεύθυνσης μπορούν να διοργανωθούν για να συμφωνούν με το stack τεχνολογίας και τους απαιτήσεις έργου της ομάδας σας.

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 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.