DeepSeek: 高級模型優化與部署培訓

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發者、數據工程師和軟件團隊，旨在幫助他們實現DeepSeek Coder在AI輔助軟件開發、自動化和優化中的應用。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 在大型項目中實現AI輔助的代碼生成與重構。
• 利用AI驅動的調試功能，提升軟件可靠性。
• 將DeepSeek Coder集成到DevOps和CI/CD流水線中。
• 在軟件工程工作流中使用AI實現智能自動化。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向希望利用DeepSeek APIs構建AI驅動應用的中級開發者、軟件工程師和數據科學家。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解DeepSeek APIs的功能。
• 將DeepSeek APIs集成到應用中。
• 實現AI驅動的自動化和聊天機器人。
• 優化API性能，有效管理API調用。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向高級AI架構師、企業開發人員和CTO，旨在幫助他們在業務環境中部署、優化和擴展DeepSeek模型，同時確保安全性、合規性和AI倫理實踐。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 在企業環境中部署DeepSeek模型。
• 優化AI模型的性能和可擴展性。
• 確保AI應用中的數據安全和合規性。
• 在業務解決方案中實施AI倫理實踐。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向希望利用DeepSeek開源模型進行內容創作、自動化和商業智能的初學者級非技術專業人士和企業家。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解無代碼AI的基礎知識及其在業務中的應用。
• 使用DeepSeek模型進行內容生成和自動化。
• 通過Zapier、Make和Notion等平臺將AI工具集成到現有工作流程中。
• 利用AI分析業務數據並生成可操作的見解。
• 制定AI驅動的策略，以提高生產力和決策能力。

本課程爲講師指導的培訓，在台灣（線上或線下）進行，面向初級到中級程序員和開發者，旨在幫助他們利用DeepSeek Coder提升編碼效率和生產力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解DeepSeek Coder的功能與侷限。
• 利用AI輔助生成高質量代碼片段。
• 使用DeepSeek Coder進行調試和代碼優化。
• 利用AI工具自動化重複的編程任務。

本課程爲講師指導的培訓，在台灣（線上或線下）進行，面向中級工程師、數據科學家和研究人員，旨在幫助他們利用DeepSeek 數學解決複雜方程，以及使用DeepSeek 視覺進行AI驅動的圖像處理。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 利用DeepSeek 數學進行AI輔助的問題解決。
• 應用DeepSeek 視覺進行圖像分析和物體檢測。
• 將AI驅動的數學和視覺工具集成到應用中。
• 優化AI模型，提高準確性和效率。

本次由講師主導的台灣（線上或線下）培訓，面向高級AI研究員、機器學習工程師和開發者，旨在幫助他們微調DeepSeek LLM模型，創建針對特定行業、領域或業務需求的定製化AI應用。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解DeepSeek模型的架構和功能，包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
• 準備數據集並預處理數據以進行微調。
• 微調DeepSeek LLM以用於特定領域應用。
• 高效優化和部署微調後的模型。

本課程針對希望了解 AI 基礎知識及DeepSeek架構和應用的初學者參加者，提供線上或線下的形式，由講師進行實時授學。

培訓結束時，參加者將能夠：

• 了解 AI 和 LLM 的基本概念。
• 探索DeepSeek的架構及其用例。
• 將基礎 AI 概念應用到實際場景中。
• 瞭解 AI 開發中的倫理考量。

本課程爲講師指導的培訓，在 台灣（線上或線下）進行，面向初學者，旨在幫助學員理解大語言模型的基礎知識，探索 DeepSeek LLM 及其特定模型的工作原理，並發現其在商業和日常生活中的實際應用。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解大語言模型（LLMs）的基本原理。
• 瞭解 DeepSeek LLM 的架構和功能，包括 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3。
• 識別 DeepSeek LLM 在各種商業環境中的實際應用。
• 利用 DeepSeek LLM 實現日常任務的基本項目。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望在Kubernetes上構建，部署和管理機器學習工作流的開發人員和數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 AWS EKS（彈性 Kubernetes 服務）在本地和雲端安裝和配置 Kubeflow。
• 基於 Docker 個容器和 Kubernetes 構建、部署和管理 ML 工作流。
• 在不同的架構和雲環境中運行整個機器學習管道。
• 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 筆記本。
• 跨多個平台構建 ML 訓練、超參數調優併為工作負載提供服務。

本課程爲講師指導的台灣線下或線上培訓，面向希望將機器學習工作負載部署到 AWS EC2 服務器的工程師。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 在 AWS 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 及其他所需軟件。
• 使用 EKS（Elastic Kubernetes Service）簡化在 AWS 上初始化 Kubernetes 集羣的工作。
• 創建並部署 Kubernetes 流水線，以自動化和管理生產環境中的 ML 模型。
• 在多個 GPU 和並行運行的機器上訓練和部署 TensorFlow ML 模型。
• 利用其他 AWS 託管服務擴展 ML 應用。

這種由講師指導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望將Machine Learning工作負載部署到Azure雲的工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 Azure 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他所需的軟體。
使用 Azure Kubernetes
• 服務 （AKS） 簡化在 Azure 上初始化 Kubernetes 群集的工作。
• 創建和部署 Kubernetes 管道，用於在生產環境中自動執行和管理 ML 模型。
• 在多個並行運行的 GPU 和機器上訓練和部署 TensorFlow ML 模型。
• 利用其他 AWS 託管服務來擴展 ML 應用程式。

Kubeflow 是一個開源平臺，旨在簡化在 Kubernetes 上構建、訓練和部署機器學習工作負載的過程。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用 Kubeflow 構建可靠機器學習工作流的初級到中級專業人士。

完成本培訓後，學員將掌握以下技能：

• 熟悉 Kubeflow 生態系統及其核心組件。
• 使用 Kubeflow Pipelines 構建可重複的工作流。
• 在 Kubernetes 上運行可擴展的訓練任務。
• 使用 Kubeflow Serving 高效部署機器學習模型。

課程形式

• 引導式演示與協作討論。
• 使用真實 Kubeflow 組件的實踐操作。
• 構建端到端機器學習工作流的實際練習。

課程定製選項

• 可根據團隊的技術棧和項目需求定製本培訓內容。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望在Kubernetes上構建，部署和管理機器學習工作流的開發人員和數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在本地和雲端安裝和配置 Kubeflow。
• 基於 Docker 個容器和 Kubernetes 構建、部署和管理 ML 工作流。
• 在不同的架構和雲環境中運行整個機器學習管道。
• 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 筆記本。
• 跨多個平台構建 ML 訓練、超參數調優併為工作負載提供服務。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）針對的是希望超越構建ML模型並優化ML模型創建，跟蹤和部署過程的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 MLflow 以及相關的 ML 庫和框架。
• 瞭解 ML 模型的可跟蹤性、可再現性和可部署性的重要性
• 將 ML 模型部署到不同的公有雲、平臺或本地伺服器。
• 擴展 ML 部署過程，以適應在專案上進行協作的多個使用者。
• 設置中央註冊表以試驗、複製和部署ML模型。