DeepSeek: Προβληματική Προσωπικοποίηση και Καθιέρωση Μοντέλων Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαιδευτική, δημόσια εκπαιδευτική διάλεξη σε Ελλάδα (διαδικτύου ή έως το πραγματικό σημείο) στοχεύει σε επιπέδου μεσαίου διευθυντές ανάπτυξης λογισμικού, μηχανικοί δεδομένων και ομάδες λογισμικού που επιθυμούν να εφαρμόσουν το DeepSeek Coder για ανάπτυξη λογισμικού υποστηριχόμενη από AI, αυτομάτη και οικοδομή.

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

• Εφαρμόζουν γενέση κώδικα υποστηριχόμενη από AI και συμβάλλουν μεγάλων περιεχομένου έργων.
• Αξιοποιούν τη δοκιμή γενίσματος υποστηριχόμενη από AI για να ενισχύσουν τη βιώσιμο λογισμικού.
• Περιλαμβάνεται DeepSeek Coder σε DevOps και παγκόσμιες επιδρομές CI/CD.
• Χρησιμοποιεί AI για την αυτομάτη υποστήριξη σε διαδικασίες λογισμικού.

Αυτή η εκπαίδευση με ζωντανό διδάσκοντα (online ή σε υπόθεση) στόχο απευθύνεται σε εξελισσόμενους προγραμματιστές, λογισμικού μηχανικού και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν τις API DeepSeek για την ανάπτυξη εφαρμογών με υποστήριξη AI.

Ακόμα και στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι διαμορφωτές θα μπορούν να:

• Διαθέσουν τις δυνατότητες των API DeepSeek.
• Προσθήκη των API DeepSeek σε εφαρμογές.
• Αποδώστε AI-βελτιωμένη αυτόματη δουλειά και chatbots.
• Διαχείριση της εκτελεσιμότητας των API και ρύθμιση αποτελεσματικών προσκλήσεων API.

Αυτή η επιμορφωτική, ζωντανή διάλεξη σε Ελλάδα (διαπρόσωπα ή διαδικτύου) προσανατολίζεται σε εικαστές τεχνητής νοημοσύνης, επαγγελματικούς ανάπτυξη και CTOs που θέλουν να εγκαταστήσουν, τροποποιήσουν και μεγαλώσουν μοντέλα DeepSeek σε βιομηχανικά περιβάλλοντα ενώ διασφαλίζουν ασφάλεια, συμμόρφωση και ηθικές τεχνητής νοημοσύνης πρακτικές.

Από το τέλος αυτής της εγκατάστασης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν τα μοντέλα DeepSeek σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα.
• Τροποποιήσουν τα μοντέλα AI για απόδοση και ευελίξεια.
• Διασφαλίζουν την ασφάλεια δεδομένων και συμμόρφωση σε εφαρμογές AI.
• Εισαγάγουν ηθικές πρακτικές τεχνητής νοημοσύνης σε επιχειρηματικές λύσεις.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό (online ή κατά τον χώρο) στο Ελλάδα προσβάλλει άξιωμα αρχηγού επιχειρήσεων και αναδυόμενους επιχειρηματίες μη τεχνικού επιπέδου που θέλουν να εκμεταλλευθούν τα ανοιχτά σουρσ κώδικα μοντέλα DeepSeek για δημιουργία περιεχομένου, αυτομάτωση και επιχειρηματική νοημοσύνη.

Τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνεισφέρουν στα βασικά της ανοδηγή AI και τις εφαρμογές της στις επιχειρήσεις.
• Χρησιμοποιούν τα μοντέλα DeepSeek για δημιουργία περιεχομένου και αυτομάτωση.
• Ενσωματώνουν AI εργαλεία σε υπάρχοντες διαδικασίες εργασίας χρησιμοποιώντας πλατφόρμες όπως Zapier, Make και Notion.
• Αναλύουν επιχειρηματικά δεδομένα και παράγουν αξιόπληρες πρωτοβουλίες χρησιμοποιώντας AI.
• Ανάπτυσσουν στρατηγικές της AI για βελτίωση της παραγωγικότητας και λήψη αποφάσεων.

Αυτή η εκπαιδευτική συνεδρίαση (online ή παρόνων) κατευθύνεται προς εξάρχουσες μέχρι μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές και αναπτυξιακούς οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το DeepSeek Coder για να βελτιώσουν την αποδοτικότητα και παραγωγικότητά τους.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν τις δυνατότητες και περιορισμούς του DeepSeek Coder.
• Να δημιουργούν υψηλής ποιότητας κομμάτια κώδικα με τη βοήθεια AI.
• Να χρησιμοποιούν το DeepSeek Coder για την επίλυση προβλημάτων και βελτιστοποίηση του κώδικα.
• Να αυτοματοποιούν επαναληπτικές προγραμματιστικές εργασίες με τα εργαλεία AI.

Αυτή η εκπαίδευση, που καθοδηγείται από καθηγητή και πραγματοποιείται ζωντανά σε Ελλάδα (online ή εστιώ), απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου μηχανικούς, επιστήμονες δεδομένων και έρευνα που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το DeepSeek Math για την λύση σύνθετων εξισώσεων και το DeepSeek Vision για επεξεργασία εικόνων οδηγούμενη από την ΤΕΧ.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να χρησιμοποιήσουν το DeepSeek Math για την επίλυση προβλημάτων με βοήθεια της ΤΕΧ.
• Να εφαρμόζουν το DeepSeek Vision για ανάλυση εικόνων και ανίχνευση αντικειμένων.
• Να ολοκληρώσουν AI-powered μαθηματικά και οπτικά εργαλεία σε εφαρμογές.
• Να βελτιστοποιήσουν τα μοντέλα ΤΕΧ για ακρίβεια και αποδοτικότητα.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εκπαιδευτική μάθηση σε Ελλάδα (μέσω διαδίκτου ή σε χώρο προσωπικής παρουσίας) είναι προσανατολισμένη σε επαγγελματίες αυξημένου επιπέδου ιατρικής και μηχανικών μάθησης, καθώς και σε προγραμματιστές που θέλουν να αποδοτικά προσαρμόσουν τα μοντέλα DeepSeek LLM για να δημιουργήσουν ειδικοποιημένες ικανότητες AI που συμβάλλουν σε κάθε γνωστική, τομέα ή ανάγκες επιχείρησης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ποντάρουν τη δομή και τις δυνατότητες των μοντέλων DeepSeek, συμπεριλαμβανομένων των DeepSeek-R1 και DeepSeek-V3.
• Παρασκευάζουν δεδομένα και προεπεξεργάζονται τα δεδομένα για την προσαρμόσεις.
• Προσαρμόσουν τα μοντέλα DeepSeek LLM για εφαρμογές αποδοτικής προσαρμόσεως.
• Ορθοποιήσουν και εγκαταστήσουν αποδοτικά τα μοντέλα προσαρμόσεως.

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 εκπαίδευση με οδηγό-εκπαιδευτικό, διαγωνιστικά (online ή onsite), απευθύνεται σε συμμετέχοντες επίπεδου αρχαρίων που επιθυμούν να κατανοήσουν τα βασικά θεμελίωμα των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, να εξερευνήσουν τη λειτουργία του DeepSeek LLM και των συγκεκριμένων μοντέλών του, και να ανακαλύψουν πρακτικές εφαρμογές στη διοίκηση και στην καθημερινή ζωή.

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

• Κατανοήσουν τους βασικούς κανόνες των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs).
• Κατανοήσουν τη συμβολοδοσία και λειτουργίες του DeepSeek LLM, περιλαμβανομένων των DeepSeek-R1 και DeepSeek-V3.
• Αναγνώριση πρακτικών εφαρμογών του DeepSeek LLM σε διάφορες επιχειρηματικές περιβάλλοντα.
• Εφαρμογή βασικών έργων χρησιμοποιώντας το 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 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.