DeepSeek: Fortgeschrittene Modelloptimierung und -bereitstellung Schulung

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Dateningenieure und Softwareteams, die DeepSeek Coder für künstlich-intelligenzgestütztes Softwareentwicklung, Automatisierung und Optimierung einsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Implementieren von künstlich-intelligenzgestützter Codegenerierung und -refaktorisierung in großen Projekten.
• Nutzung von künstlich-intelligenzgestütztem Debugging zur Verbesserung der Softwareverlässlichkeit.
• Integration von DeepSeek Coder in DevOps- und CI/CD-Pipelines.
• Einsatz von KI für intelligente Automatisierung in den Workflows der Softwareentwicklung.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung an Ort und Stelle oder online richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Software-Ingenieure und Data Scientists, die DeepSeek APIs nutzen möchten, um künstliche-intelligenzgesteuerte Anwendungen zu erstellen.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Fähigkeiten von DeepSeek APIs zu verstehen.
• DeepSeek APIs in Anwendungen zu integrieren.
• KI-gestützte Automatisierung und Chatbots umzusetzen.
• Die API-Leistung zu optimieren und API-Aufrufe effektiv zu verwalten.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Architekten, Unternehmensentwickler und CTOs, die DeepSeek-Modelle in Geschäfts-Umgebungen bereitstellen, optimieren und skalieren möchten. Dabei sollen Sicherheit, Einhaltung von Vorschriften und ethische AI-Praktiken gewährleistet werden.

Am Ende des Trainings können die Teilnehmer folgendes:

• DeepSeek-Modelle in Unternehmensumgebungen bereitstellen.
• AI-Modelle für Leistung und Skalierbarkeit optimieren.
• Sicherheit von Daten und Einhaltung von Vorschriften in AI-Anwendungen gewährleisten.
• Ethische AI-Praktiken in Geschäftslösungen implementieren.

Dieses von einem Lehrer durchgeführte Live-Seminar in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger ohne technischen Hintergrund und Unternehmer, die DeepSeek's Open-Source-Modelle für Inhaltsgenerierung, Automatisierung und Geschäftsintelligenz einsetzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Grundlagen der no-code-KI und ihre Anwendungen im Geschäft zu verstehen.
• DeepSeek-Modelle für Inhaltsgenerierung und Automatisierung zu nutzen.
• AI-Tools in bestehende Arbeitsabläufe mithilfe von Plattformen wie Zapier, Make und Notion zu integrieren.
• Geschäftsdaten zu analysieren und mithilfe von KI handlungsfähige Erkenntnisse zu generieren.
• AI-gestützte Strategien zur Steigerung der Produktivität und Entscheidungsfindung zu entwickeln.

Dieses von Dozenten angeführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Programmierer und Entwickler, die DeepSeek Coder nutzen möchten, um die Effizienz und Produktivität beim Codieren zu erhöhen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Fähigkeiten und Einschränkungen von DeepSeek Coder zu verstehen.
• Hochwertige Codeausschnitte mit Hilfe künstlicher Intelligenz zu generieren.
• DeepSeek Coder zur Fehlersuche und Optimierung des Codes zu nutzen.
• Repetitive Programmieraufgaben mit Werkzeugen der künstlichen Intelligenz zu automatisieren.

Diese von einem Dozenten geführte, lebendige Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, Datenwissenschaftler und Forscher, die DeepSeek Math für die Lösung komplexer Gleichungen und DeepSeek Vision für künstliche Intelligenz gestützte Bildverarbeitung nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• DeepSeek Math für kI-gestütztes Problem-solving nutzen zu können.
• DeepSeek Vision für Bildanalyse und Objekterkennung anzuwenden.
• kI-gestützte mathematische und visuelle Werkzeuge in Anwendungen zu integrieren.
• kI-Modelle auf Genauigkeit und Effizienz zu optimieren.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung an Ort und Stelle oder online richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, maschinelles Lernen-Ingenieure und Entwickler, die DeepSeek-LLM-Modelle anpassen möchten, um branche-, domänenspezifische oder unternehmensspezifische KI-Anwendungen zu erstellen.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur und Fähigkeiten von DeepSeek-Modellen, einschließlich DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3 zu verstehen.
• Datensätze vorzubereiten und Daten für die Feinjustierung vorzuverarbeiten.
• DeepSeek-LLM für branche-spezifische Anwendungen anpassen.
• Gefeierte Modelle effizient zu optimieren und einzurichten.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger, die die Grundlagen der KI und die Architektur und Anwendungen von DeepSeek verstehen wollen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• die grundlegenden Konzepte der KI und der LLMs zu verstehen.
• Die Architektur von DeepSeek und ihre Anwendungsfälle erkunden.
• Anwendung grundlegender KI-Konzepte auf reale Szenarien.
• Einblicke in ethische Überlegungen bei der KI-Entwicklung gewinnen.

Dieses von einem Dozenten geführte, Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit Anfängerniveau, die die Grundlagen großer Sprachmodelle verstehen möchten, die Funktionsweise des DeepSeek LLM und seiner spezifischen Modelle erforschen und praktische Anwendungen in Geschäfts- und Alltagskontexten entdecken wollen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Prinzipien großer Sprachmodelle (LLMs) zu verstehen.
• Die Architektur und Funktionalitäten des DeepSeek LLM, einschließlich DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3, zu begreifen.
• Praktische Anwendungen des DeepSeek LLM in verschiedenen Geschäftsgegenständen zu identifizieren.
• Grundlegende Projekte unter Verwendung von DeepSeek LLM für alltägliche Aufgaben umzusetzen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud mit AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
• Ausführen ganzer Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen.
• Verwendung von Kubeflow zum Erzeugen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
• ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning Workloads auf einem AWS EC2 Server bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf AWS zu installieren und zu konfigurieren.
• EKS (Elastic Kubernetes Service) zu verwenden, um die Arbeit der Initialisierung eines Kubernetes Clusters auf AWS zu vereinfachen.
• Einen Kubernetes Pipeline zu erstellen und bereitzustellen, um die Automatisierung und Verwaltung von ML Modellen in Produktion zu steuern.
• TensorFlow ML Modelle über mehrere GPUs und Maschinen hinweg, die parallel laufen, zu trainieren und bereitzustellen.
• Andere verwaltete AWS Dienste zu nutzen, um eine ML Anwendung zu erweitern.

Dieses durch einen Trainer geleitete, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning-Arbeitslasten in der Azure Cloud bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf Azure zu installieren und zu konfigurieren.
• Azure Kubernetes Service (AKS) zur Vereinfachung der Initialisierung eines Kubernetes-Clusters in Azure zu verwenden.
• Eine Kubernetes-Pipeline zur Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion zu erstellen und bereitzustellen.
• TensorFlow-ML-Modelle auf mehreren GPUs und Maschinen, die parallel laufen, zu trainieren und bereitzustellen.
• Andere verwaltete AWS-Dienste zur Erweiterung einer ML-Anwendung zu nutzen.

Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um das Erstellen, Training und Bereitstellen von Machine-Learning-Aufgaben in Kubernetes zu vereinfachen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Fortgeschrittenene, die lernen möchten, verlässliche ML-Workflows mit Kubeflow zu erstellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer die Fähigkeiten erworben haben, um:

• Sich in das Kubeflow-Ökosystem und die Kernkomponenten zu navigieren.
• Wiederholbare Workflows mit Kubeflow Pipelines zu erstellen.
• Skalierbare Training-Jobs in Kubernetes auszuführen.
• Maschinelles Lernen-Modelle effizient mit Kubeflow Serving bereitzustellen.

Kursformat

• Geführte Präsentationen und kooperative Diskussionen.
• Hands-on-Lab mit echten Kubeflow-Komponenten.
• Praktische Übungen zum Erstellen von end-to-end-ML-Workflows.

Kursanpassungsoptionen

• Angepasste Versionen dieses Trainings können angeordnet werden, um sich an die Technologie-Stack und Projektanforderungen Ihres Teams anzupassen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud.
• ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
• Ganze Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen auszuführen.
• Verwendung von Kubeflow zum Erstellen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
• ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die über die Erstellung von ML-Modellen hinausgehen und den Prozess der Erstellung, Verfolgung und Bereitstellung von ML-Modellen optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von MLflow und verwandten ML-Bibliotheken und -Frameworks.
• die Bedeutung der Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Einsatzfähigkeit eines ML-Modells zu erkennen
• ML-Modelle auf verschiedenen öffentlichen Clouds, Plattformen oder On-Premise-Servern bereitzustellen.
• Skalierung des ML-Bereitstellungsprozesses, um die Zusammenarbeit mehrerer Benutzer an einem Projekt zu ermöglichen.
• Einrichtung eines zentralen Registers, um mit ML-Modellen zu experimentieren, sie zu reproduzieren und einzusetzen.