Cursuri de pregatire DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

Această instruire live cu instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel mediu, inginerilor de date și echipelor de software care doresc să implementeze DeepSeek Coder pentru dezvoltarea, automatizarea și optimizarea software-ului asistat de IA.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să implementeze generarea și refactorizarea codului asistată de AI în proiecte pe scară largă.
• Să utilizeze depanarea asistată de AI pentru a spori fiabilitatea software-ului.
• Să integreze DeepSeek Coder în DevOps și în conductele CI/CD.
• Utilizarea AI pentru automatizarea inteligentă a fluxurilor de lucru în ingineria software.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor AI de nivel avansat, dezvoltatorilor și analiștilor de date care doresc să stăpânească strategiile de inginerie promptă pentru a maximiza eficiența DeepSeek LLM în aplicațiile din lumea reală.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să creeze promptere avansate pentru a optimiza răspunsurile AI.
• Să controleze și să rafineze textul generat de AI pentru acuratețe și coerență.
• Să utilizeze tehnici de înlănțuire a prompturilor și de gestionare a contextului.
• Să atenueze prejudecățile și să îmbunătățească utilizarea etică a AI în ingineria prompterului.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel mediu, inginerilor software și cercetătorilor de date care doresc să utilizeze API-urile DeepSeek pentru a crea aplicații bazate pe inteligența artificială.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă capacitățile API-urilor DeepSeek.
• Să integreze API-urile DeepSeek în aplicații.
• Să implementeze automatizări și chatbots bazate pe inteligență artificială.
• Optimizarea performanței API și gestionarea eficientă a apelurilor API.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează arhitecților AI de nivel avansat, dezvoltatorilor de întreprindere și CTO-urilor care doresc să implementeze, să optimizeze și să extindă modelele DeepSeek în cadrul mediilor de afaceri, asigurând în același timp securitatea, conformitatea și practicile AI etice.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să implementeze modele DeepSeek în mediile de afaceri.
• Să optimizeze modelele AI pentru performanță și scalabilitate.
• Să asigure securitatea și conformitatea datelor în aplicațiile AI.
• Să implementeze practici etice de IA în soluțiile de afaceri.

Această formare live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor non-tehnici de nivel începător și antreprenorilor care doresc să valorifice modelele open-source ale DeepSeek pentru crearea de conținut, automatizare și business intelligence.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegerea fundamentelor AI no-code și a aplicațiilor sale în afaceri.
• Utilizați modele DeepSeek pentru generarea și automatizarea conținutului.
• Integrați instrumentele AI în fluxurile de lucru existente utilizând platforme precum Zapier, Make și Notion.
• Analizați datele de afaceri și generați informații utile folosind AI.
• Dezvoltarea de strategii bazate pe AI pentru îmbunătățirea productivității și a procesului decizional.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează programatorilor și dezvoltatorilor de nivel începător până la mediu care doresc să utilizeze DeepSeek Coder pentru a spori eficiența și productivitatea codării.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă capacitățile și limitările DeepSeek Coder.
• Să genereze fragmente de cod de înaltă calitate utilizând asistența AI.
• Să utilizeze DeepSeek Coder pentru depanarea și optimizarea codului.
• Să automatizeze sarcinile repetitive de programare utilizând instrumente AI.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de nivel mediu, oamenilor de știință din domeniul datelor și cercetătorilor care doresc să utilizeze DeepSeek Matematică pentru rezolvarea ecuațiilor complexe și DeepSeek Viziune pentru procesarea imaginilor bazată pe IA.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să utilizeze DeepSeek Math pentru rezolvarea problemelor asistată de IA.
• Să aplice DeepSeek Vision pentru analiza imaginilor și detectarea obiectelor.
• Să integreze în aplicații instrumente matematice și vizuale bazate pe IA.
• Să optimizeze modelele AI pentru acuratețe și eficiență.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor AI de nivel avansat, inginerilor de învățare automată și dezvoltatorilor care doresc să perfecționeze modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI specializate, adaptate la industrii, domenii sau nevoi de afaceri specifice.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
• Să pregătească seturile de date și să preproceseze datele pentru reglarea fină.
• Ajustarea DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniului.
• Optimizarea și implementarea eficientă a modelelor ajustate.

Această formare live cu instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează participanților de nivel începător care doresc să înțeleagă elementele fundamentale ale inteligenței artificiale și ale arhitecturii și aplicațiilor DeepSeek.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegerea conceptelor de bază ale AI și LLM-urilor.
• Să exploreze arhitectura DeepSeek și cazurile sale de utilizare.
• Aplicarea conceptelor fundamentale ale IA la scenarii reale.
• Dobândirea de cunoștințe privind considerentele etice în dezvoltarea IA.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează participanților de nivel începător care doresc să înțeleagă elementele fundamentale ale modelelor lingvistice mari, să exploreze funcționarea DeepSeek LLM și a modelelor sale specifice și să descopere aplicații practice în afaceri și în viața de zi cu zi.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile de bază ale modelelor lingvistice mari (LLM).
• Să înțeleagă arhitectura și funcționalitățile DeepSeek LLM, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
• Identificarea aplicațiilor practice ale DeepSeek LLM în diverse contexte de afaceri.
• Implementarea de proiecte de bază care utilizează DeepSeek LLM pentru sarcini zilnice.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Kubeflow în incintă și în cloud utilizând AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Rulați conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiți instruiri ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Kubeflow în incintă și în cloud.
• Să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Să ruleze conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiți instruiri ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru pe un server AWS EC2.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe AWS.
.
• Utilizați EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe AWS.
.
• Creați și implementați un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
.
• Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
.
• Utilizați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru în cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe Azure.
• Utilizați Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe Azure.
.
• Creați și implementați o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
.
• Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
.
• Utilizați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
.

Această instruire live (online sau la fața locului), susținută de un instructor, se adresează cercetătorilor în domeniul datelor care doresc să meargă dincolo de construirea de modele ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați MLflow și bibliotecile și cadrele ML conexe.
• Să aprecieze importanța trasabilității, reproductibilității și capacității de implementare a unui model ML
• Să implementeze modele ML în diferite cloud-uri publice, platforme sau servere on-premise.
• Scalați procesul de implementare ML pentru a găzdui mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Crearea unui registru central pentru experimentarea, reproducerea și implementarea modelelor ML.