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，旨在香港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。

這個在香港（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。

這個由講師主導的實時培訓（在線或現場）旨在幫助初級到中級的程序員和開發人員利用DeepSeek Coder 來提高編碼效率和生產力。

通過這次培訓，參與者將能夠：

• 了解DeepSeek Coder 的功能和局限性。
• 利用 AI 幫助生成高品質的代碼片段。
• 利用DeepSeek Coder 進行調試和優化代碼。
• 利用 AI 工具自動化重複的編程任務。

這門由講師主導的現場培訓課程旨在幫助希望利用DeepSeek數學來解決複雜方程式和DeepSeek視覺來進行AI驅動的圖像處理的中級工程師、數據科學家和研究人員。

完成此次培訓後，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程序中。
• 優化AI模型以提高準確性和效率。

這項 香港（在線或現場）的教學型現場培訓旨在對希望微調DeepSeek LLM 模型以創建針對特定行業、領域或業務需求量身定制的專門 AI 應用程序的高級 AI 研究人員、機器學習工程師和開發人員進行培訓。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解DeepSeek模型的架構和能力，包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
• 準備數據集並對數據進行預處理以進行微調。
• 對特定領域的應用程序進行微調DeepSeek LLM。
• 有效地優化和部署微調的模型。

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。

這門由老師授課的現場培訓課程旨在幫助初學者了解大型語言模型的基本原理，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。課程可以在線或現場授課。

培訓結束時，參加者將能夠：

• 理解大型語言模型（LLMs）的基本原則。
• 了解DeepSeek LLM的架構和功能，包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
• 確定DeepSeek LLM在各種商業環境中的實際應用。
• 針對日常任務實施利用DeepSeek LLM的基本項目。

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。

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。

這種由講師指導的香港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。

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。