DeepSeek: 高級模型優化與部署培訓

本課程爲講師指導的培訓，在香港（線上或線下）進行，面向中級開發者、數據工程師和軟件團隊，旨在幫助他們使用DeepSeek Coder實現AI輔助的軟件開發、自動化和優化。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 在大型項目中實現AI輔助的代碼生成和重構。
• 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進行智能自動化。

本課程爲講師指導的培訓（香港 線上或線下），面向高級 AI 工程師、開發者和數據分析師，旨在幫助他們掌握提示工程策略，以在實際應用中最大化 DeepSeek LLM 的效果。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計高級提示以優化 AI 響應。
• 控制和優化 AI 生成的文本，確保其準確性和一致性。
• 利用提示鏈和上下文管理技術。
• 在提示工程中減少偏見並增強 AI 的倫理使用。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級到高級建築師、城市規劃師和設計專業人士，旨在幫助他們將AI集成到設計過程中，從概念化到最終交付。

培訓結束後，學員將能夠：

• 使用AI驅動的文本到視頻和圖像生成工具生成設計迭代。
• 使用AI創建平面圖、剖面圖、立面圖和材料選擇。
• 使用AI驅動的設計驗證確保符合法規。
• 將AI工作流集成到Revit和其他渲染工具中。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向希望利用DeepSeek API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 API的功能。
• 將DeepSeek API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。

本次由講師指導的培訓（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、合規性和道德AI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道德AI實踐。

本課程爲講師指導的培訓（香港 線上或線下），面向希望利用 DeepSeek 構建智能AI代理和自主系統的高級AI工程師、機器人開發人員和自動化專家。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解 DeepSeek AI 模型的架構和功能。
• 將 DeepSeek 集成到AI代理中，用於決策和自動化。
• 應用強化學習技術訓練自主系統。
• 在實際環境中部署AI驅動的自主代理。

本課程爲講師指導的培訓，在香港（線上或線下）進行，面向中級水平的可持續發展專業人士、研究人員和AI開發者，旨在幫助他們使用DeepSeek進行AI驅動的可持續發展分析、氣候行動的預測建模，以及負責任的社會公益AI應用。

培訓結束後，學員將能夠：

• 使用DeepSeek模型進行與可持續發展相關的數據分析。
• 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AI驅動的解決方案，助力社會影響和可持續發展目標（SDGs）。
• 確保在可持續發展應用中遵循負責任的AI實踐。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級內容創作者、營銷人員和媒體專業人士，旨在幫助他們利用 DeepSeek 進行 AI 輔助寫作、自動化媒體生成和內容生產工作流程。

培訓結束後，學員將能夠：

• 使用 DeepSeek 模型生成高質量文本內容。
• 爲博客、社交媒體和營銷活動自動化內容創作流程。
• 將 AI 工具集成到現有的內容管理系統中。
• 通過 AI 驅動的構思和結構設計，提升創意和效率。

本課程由講師主導，提供香港（線上或線下）培訓，適合中級商業分析師、經理和決策者，他們希望利用 DeepSeek 進行預測建模、數據可視化和戰略決策。

培訓結束後，學員將能夠：

• 使用 DeepSeek 分析商業數據並生成洞察。
• 應用預測建模進行商業預測。
• 自動化報告和商業智能工作流程。
• 通過 AI 驅動的分析增強決策能力。

這種以講師為主導的香港現場培訓（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香港線下或線上培訓，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。

這種由講師指導的香港現場培訓（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香港現場培訓（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。