DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment Schulung

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

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

• KI-unterstützte Code-Generierung und Refactoring in großen Projekten zu implementieren.
• KI-gestütztes Debugging zu nutzen, um die Zuverlässigkeit von Software zu verbessern.
• Integration von DeepSeek Coder in DevOps und CI/CD-Pipelines.
• KI für die intelligente Automatisierung von Software-Engineering-Workflows nutzen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Ingenieure, Entwickler und Datenanalysten, die prompte Engineering-Strategien beherrschen möchten, um die Wirksamkeit von DeepSeek LLM in realen Anwendungen zu maximieren.

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

• Fortgeschrittene Prompts zu entwerfen, um KI-Antworten zu optimieren.
• Kontrolle und Verfeinerung von KI-generiertem Text auf Genauigkeit und Konsistenz.
• Promptverkettung und Kontextmanagementtechniken zu nutzen.
• Voreingenommenheit abzuschwächen und die ethische Nutzung von KI bei der Entwicklung von Prompts zu verbessern.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Architekten, Stadtplaner und Design-Profis, die KI in ihren Designprozess integrieren möchten, von der Konzeption bis zum fertigen Produkt.

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

• Entwurfsiterationen mit KI-gestützten Text-zu-Video- und Bildgenerierungswerkzeugen zu erstellen.
• KI zur Erstellung von Grundrissen, Schnitten, Ansichten und Materialauswahl zu verwenden.
• Die Einhaltung von Vorschriften durch KI-gesteuerte Entwurfsvalidierung sicherzustellen.
• Integration von KI-Workflows in Revit und andere Rendering-Tools.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Softwareingenieure und Datenwissenschaftler, die DeepSeek APIs für die Erstellung von KI-gestützten Anwendungen nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung 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 zu implementieren.
• Die API-Leistung zu optimieren und API-Aufrufe effektiv zu verwalten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Architekten, Unternehmensentwickler und CTOs, die DeepSeek-Modelle in Unternehmensumgebungen einsetzen, optimieren und skalieren und dabei Sicherheit, Compliance und ethische KI-Praktiken gewährleisten möchten.

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

• Einsatz von DeepSeek-Modellen in Unternehmensumgebungen.
• KI-Modelle für Leistung und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Datensicherheit und Compliance in KI-Anwendungen zu gewährleisten.
• Ethische KI-Praktiken in Unternehmenslösungen zu implementieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Ingenieure, Robotikentwickler und Automatisierungsspezialisten, die DeepSeek für den Aufbau intelligenter KI-Agenten und autonomer Systeme nutzen möchten.

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

• Die Architektur und die Fähigkeiten von DeepSeek KI-Modellen zu verstehen.
• Integration von DeepSeek in KI-Agenten für Entscheidungsfindung und Automatisierung.
• Verstärkungslerntechniken für das Training autonomer Systeme anzuwenden.
• KI-gesteuerte autonome Agenten in realen Umgebungen einzusetzen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Nachhaltigkeitsexperten, Forscher und KI-Entwickler auf mittlerem Niveau, die DeepSeek nutzen möchten, um KI-gestützte Analysen für die Nachhaltigkeit, Vorhersagemodelle für den Klimaschutz und verantwortungsvolle KI-Anwendungen für den sozialen Bereich anzuwenden.

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

• DeepSeek-Modelle für nachhaltigkeitsbezogene Datenanalysen zu verwenden.
• KI für die Modellierung des Klimawandels, die Optimierung von Ressourcen und die Überwachung der biologischen Vielfalt anzuwenden.
• KI-gesteuerte Lösungen für soziale Auswirkungen und nachhaltige Entwicklungsziele (SDGs) zu entwickeln.
• verantwortungsvolle KI-Praktiken in Nachhaltigkeitsanwendungen zu gewährleisten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Inhaltsersteller, Vermarkter und Medienexperten, die DeepSeek für KI-gestütztes Schreiben, automatisierte Mediengenerierung und Content-Produktionsworkflows nutzen möchten.

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

• Hochwertige Textinhalte mit DeepSeek-Modellen zu generieren.
• Arbeitsabläufe zur Erstellung von Inhalten für Blogs, soziale Medien und Marketingkampagnen zu automatisieren.
• KI-Tools in bestehende Content-Management-Systeme zu integrieren.
• Kreativität und Effizienz mit KI-gesteuerter Ideenfindung und Strukturierung zu steigern.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Business-Analysten, Manager und Entscheidungsträger auf mittlerem Niveau, die DeepSeek für prädiktive Modellierung, Datenvisualisierung und strategische Entscheidungsfindung nutzen möchten.

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

• DeepSeek zu verwenden, um Geschäftsdaten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen.
• Prädiktive Modellierung für Geschäftsprognosen anwenden.
• Berichte und Business Intelligence-Workflows zu automatisieren.
• Die Entscheidungsfindung mit KI-gestützter Analytik zu verbessern.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger ohne technische Vorkenntnisse und an Unternehmer, die die Open-Source-Modelle von DeepSeek für die Erstellung von Inhalten, die Automatisierung und Business Intelligence nutzen möchten.

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

• Verstehen Sie die Grundlagen der No-Code-KI und ihre Anwendungen in der Wirtschaft.
• Nutzen Sie DeepSeek Modelle für die Erstellung und Automatisierung von Inhalten.
• Integration von KI-Tools in bestehende Workflows mit Plattformen wie Zapier, Make und Notion.
• Analysieren Sie Geschäftsdaten und generieren Sie mithilfe von KI verwertbare Erkenntnisse.
• KI-gesteuerte Strategien entwickeln, um Produktivität und Entscheidungsfindung zu verbessern.

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.

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 von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning Arbeitslasten auf einem AWS EC2-Server bereitstellen möchten.

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

• Installieren und konfigurieren Sie Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf AWS.
• Verwenden Sie EKS (Elastic Kubernetes Service), um die Initialisierung eines Kubernetes-Clusters auf AWS zu vereinfachen.
• Erstellen und Bereitstellen einer Kubernetes-Pipeline zur Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion.
• Trainieren und Bereitstellen von TensorFlow ML-Modellen auf mehreren parallel laufenden GPUs und Rechnern.
• Nutzen Sie andere verwaltete AWS-Services, um eine ML-Anwendung zu erweitern.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Techniker, die Machine Learning Workloads in der Azure-Cloud bereitstellen möchten.

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

• Installieren und konfigurieren Sie Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf Azure.
• Verwenden Sie Azure Kubernetes Service (AKS), um die Initialisierung eines Kubernetes-Clusters auf Azure zu vereinfachen.
• Erstellen und Bereitstellen einer Kubernetes-Pipeline zur Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion.
• Trainieren und Bereitstellen von TensorFlow ML-Modellen auf mehreren parallel laufenden GPUs und Computern.
• Nutzen Sie andere verwaltete AWS-Services, um eine ML-Anwendung zu erweitern.

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.