DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment培訓

這個由講師主導的在線培訓（線上或線下）針對希望實施DeepSeek Coder 以進行AI輔助的軟件開發、 автоматизация и оптимизация 的中級開發人員、數據工程師和軟件團隊。

完成本次培訓後，參與者將能夠：

• 在大型項目中實施 AI 輔助的代碼生成和重構。
• 利用 AI 驅動的調試來提高軟件可靠性。
• 將DeepSeek Coder 集成到DevOps 和 CI/CD 管道中。
• 在軟件工程工作流程中利用 AI 實現智能自動化。

這是針對希望掌握提示工程策略的高級AI工程師、開發人員和數據分析師的面授實時培訓，旨在讓他們在實際應用中最大限度地提高DeepSeek LLM的有效性。

培訓結束時，參加者將能夠：

• 制定高級提示以優化AI響應。
• 控制和細化AI生成的文本以確保準確性和一致性。
• 利用提示鏈接和上下文管理技術。
• 減輕偏見並提高提示工程中對倫理AI的使用。

這門由講師主導的現場培訓（在線或現場）旨在讓中級到高級的建築師、城市規劃師和設計專業人員了解如何將人工智能集成到他們的設計過程中，從概念化到最終交付成果。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用人工智能驅動的文本到視頻和圖像生成工具生成設計迭代。
• 利用人工智能創建平面圖、剖面圖、立面圖和材料選擇。
• 使用人工智能驅動的設計驗證確保遵守法規。
• 將人工智能工作流程集成到Revit和其他渲染工具中。

這種由講師主導的現場培訓（在線或現場）旨在幫助中級開發人員、軟件工程師和數據科學家利用DeepSeek APIs 構建人工智能驅動的應用程序。

培訓結束時，參加者將能夠：

• 了解DeepSeek API 的功能。
• 將DeepSeek API 集成到應用程序中。
• 實現基於 AI 的自動化和聊天機器人。
• 有效優化 API 性能和管理 API 調用。

此面向高级AI架构师、企业开发人员和希望在确保安全、合规和道德AI实践的同时，在业务环境中部署、优化和扩展DeepSeek模型的CTO，旨在台灣进行现场或在线现场培训。

通过此次培训，参与者将能够：

• 在企业环境中部署DeepSeek模型。
• 优化AI模型的性能和可 scalability。
• 确保AI应用程序中的数据安全和合规。
• 在商业解决方案中实施伦理AI实践。

這項由講師主導的實時培訓（在線或現場）旨在幫助希望利用DeepSeek來構建智能AI代理和自治系統的高級AI工程師、機器人開發人員和自動化專家。

結束這次培訓時，參加者將能夠：

• 了解DeepSeek AI模型的架構和能力。
• 將DeepSeek集成到AI代理中，以進行決策和自動化。
• 應用增強學習技術來訓練自治系統。
• 在現實世界環境中部署AI驅動的自治代理。

這個由講師主導的現場培訓課程旨在針對希望利用DeepSeek進行可持續性、氣候行動的預測建模以及用於社會公益的負責任的AI應用程序的中級可持續性專業人員、研究人員和AI開發人員。可持續性驅動的分析。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用DeepSeek模型進行可持續性相關數據分析。
• 應用AI進行氣候變化建模、資源優化和生物多樣性監測。
• 開發社會影響和可持續發展目標(SDGs)的AI驅動解決方案。
• 確保可持續性應用中的負責任AI實踐。

這門由教師主導的現場培訓課程面向希望利用DeepSeek進行人工智能輔助寫作、自動媒體生成和內容生產工作流程的中級內容創作者、營銷人員和媒體專業人員。

學員在課程結束時將能夠：

• 使用DeepSeek模型生成高質量的文本內容。
• 為博客、社交媒體和營銷活動自動化內容創作工作流程。
• 將AI工具集成到現有的內容管理系統中。
• 通過AI驅動的創意和結構來增強創造力和效率。

這項由講師主導的在線直播培訓旨在為希望利用DeepSeek進行預測建模、數據可視化和戰略決策的中級業務分析師、經理和決策者提供服務。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用DeepSeek分析業務數據並產生洞察。
• 應用商業預測的預測建模。
• 自動化報告和商業智能工作流程。
• 通過人工智慧驅動的分析來增強決策。

這個在台灣（線上或線下）進行的由講師主導的現場培訓旨在幫助希望利用DeepSeek的開源模型進行內容創作、自動化和業務智能的初學者非技術專業人士和企業家。

培訓結束時，參加者將能夠：

• 了解無代碼AI的基本原則及其在業務中的應用。
• 使用DeepSeek模型進行內容創作和自動化。
• 使用Zapier、Make和Notion等平台將AI工具集成到現有工作流程中。
• 分析業務數據並使用AI生成可行的見解。
• 制定推動AI的策略以提高生產力和決策能力。

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。

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。

這種由講師指導的台灣現場現場培訓面向希望將Machine Learning工作負載部署到AWS EC2伺服器的工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 AWS 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他需要的軟體。
• 使用 EKS（Elastic Kubernetes Service）簡化在 AWS 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
• 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。

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。

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。