DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op intermediate niveau, data-engineers en softwareteams die DeepSeek Coder willen implementeren voor AI-gestuurde softwareontwikkeling, automatisering en optimalisatie.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• AI-gestuurde codegeneratie en refactoring te implementeren in grootschalige projecten.
• AI-gestuurde debugging te benutten om de betrouwbaarheid van software te verbeteren.
• DeepSeek Coder te integreren in DevOps en CI/CD-pijplijnen.
• AI te gebruiken voor intelligente automatisering in software-engineering.workflows.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor AI-engineers, ontwikkelaars en data-analisten op gevorderd niveau die de prompt-engineeringstrategieën willen beheersen om de effectiviteit van DeepSeek LLM in toepassingen in de echte wereld te maximaliseren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Geavanceerde prompts te maken om AI-antwoorden te optimaliseren.
• AI-gegenereerde tekst te controleren en te verfijnen op nauwkeurigheid en consistentie.
• Technieken voor het ketenen van prompts en het beheren van context te gebruiken.
• Vooroordelen te mitigeren en het ethische gebruik van AI in promptengineering te verbeteren.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars, software-ingenieurs en datawetenschappers van het middenniveau die DeepSeek APIs willen gebruiken voor het bouwen van AI-gestuurde applicaties.

aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De mogelijkheden van DeepSeek APIs te begrijpen.
• DeepSeek APIs in toepassingen te integreren.
• AI-gestuurde automatisering en chatbots te implementeren.
• API-prestaties te optimaliseren en API-aanroepen effectief te beheren.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of onsite) is bedoeld voor AI-architecten van gevorderd niveau, enterprise-ontwikkelaars en CTO's die DeepSeek modellen binnen zakelijke omgevingen willen implementeren, optimaliseren en opschalen, met inachtneming van beveiliging, compliance en ethische AI-praktijken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• DeepSeek modellen te implementeren in bedrijfsomgevingen.
• AI-modellen te optimaliseren voor prestaties en schaalbaarheid.
• Zorg te dragen voor dataveiligheid en naleving in AI-toepassingen.
• Ethische AI-praktijken te implementeren in zakelijke oplossingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor niet-technische professionals en ondernemers op beginnersniveau die de open-source modellen van DeepSeek willen benutten voor contentcreatie, automatisering en business intelligence.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• De basisprincipes van no-code AI en de toepassingen ervan in de business begrijpen.
• DeepSeek modellen gebruiken voor contentgeneratie en automatisering.
• AI-tools integreren in bestaande workflows met behulp van platforms zoals Zapier, Make en Notion.
• Bedrijfsgegevens analyseren en uitvoerbare inzichten genereren met AI.
• AI-gestuurde strategieën ontwikkelen om de productiviteit en het besluitvormingsproces te verbeteren.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op programmeurs en ontwikkelaars van beginnersniveau tot gemiddeld niveau die DeepSeek Coder willen gebruiken om de efficiëntie en productiviteit van het coderen te verbeteren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De mogelijkheden en beperkingen van DeepSeek Coder te begrijpen.
• Hoge kwaliteitscodefragmenten te genereren met AI-assistentie.
• DeepSeek Coder te gebruiken voor het debuggen en optimaliseren van code.
• Repetitieve programmeertaken te automatiseren met behulp van AI-hulpmiddelen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of onsite) is bedoeld voor ingenieurs, datawetenschappers en onderzoekers op intermediate niveau die DeepSeek Math willen gebruiken om complexe vergelijkingen op te lossen en DeepSeek Vision voor AI-gestuurde beeldverwerking.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• DeepSeek Wiskunde gebruiken voor AI-ondersteund probleemoplossend vermogen.
• DeepSeek Vision toepassen voor beeldanalyse en objectdetectie.
• AI-gestuurde wiskundige en visuele tools integreren in applicaties.
• AI-modellen optimaliseren voor nauwkeurigheid en efficiëntie.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of onsite) is bedoeld voor AI-onderzoekers op gevorderd niveau, machine learning-engineers en ontwikkelaars die DeepSeek LLM-modellen willen afstemmen om gespecialiseerde AI-toepassingen te creëren die zijn afgestemd op specifieke bedrijfstakken, domeinen of zakelijke behoeften.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• de architectuur en mogelijkheden van DeepSeek modellen te begrijpen, inclusief DeepSeek-R1 en DeepSeek-V3.
• gegevenssets voor te bereiden en gegevens voor te bereiden voor fine-tuning.
• DeepSeek LLM af te stemmen voor domeinspecifieke toepassingen.
• Fijn afgestemde modellen efficiënt te optimaliseren en in te zetten.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor deelnemers op beginner-niveau die de basisprincipes van AI en de architectuur en toepassingen van DeepSeek willen begrijpen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• De basisconcepten van AI en LLM's te begrijpen.
• De architectuur van DeepSeek en de use cases ervan te verkennen.
• Fundamentele AI-concepten toe te passen op real-world scenario's.
• Inzichten te krijgen in ethische overwegingen bij AI-ontwikkeling.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op deelnemers op beginnersniveau die de basisprincipes van grote taalkundige modellen willen begrijpen, de werking van DeepSeek LLM en de specifieke modellen willen verkennen, en praktische toepassingen in het bedrijfsleven en het dagelijks leven willen ontdekken.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van grote taalmodellen (LLMs) begrijpen.
• De architectuur en functionaliteiten van DeepSeek LLM begrijpen, inclusief DeepSeek-R1 en DeepSeek-V3.
• Praktische toepassingen van DeepSeek LLM in verschillende zakelijke contexten identificeren.
• Basisprojecten implementeren met behulp van DeepSeek LLM voor alledaagse taken.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Kubeflow on-premise en in de cloud met behulp van AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
• Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
• Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Kubeflow op locatie en in de cloud.
• Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
• Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
• Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.

Deze instructeur-geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die Machine Learning workloads willen implementeren op een AWS EC2-server.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software op AWS.
• Gebruik EKS (Elastic Kubernetes Service) om het initialiseren van een Kubernetes-cluster op AWS te vereenvoudigen.
• Maak en implementeer een Kubernetes-pijplijn voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
• Train en implementeer TensorFlow ML-modellen over meerdere GPU's en machines die parallel draaien.
• Maak gebruik van andere door AWS beheerde services om een ML-applicatie uit te breiden.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die Machine Learning workloads willen implementeren in de Azure-cloud.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software op Azure.
• Gebruik Azure Kubernetes Service (AKS) om het werk van het initialiseren van een Kubernetes-cluster op Azure te vereenvoudigen.
• Maak en implementeer een Kubernetes-pijplijn voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
• Train en implementeer TensorFlow ML-modellen over meerdere GPU's en machines die parallel draaien.
• Maak gebruik van andere door AWS beheerde services om een ML-applicatie uit te breiden.

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die verder willen gaan dan het bouwen van ML-modellen en het creatie-, tracking- en implementatieproces van ML-modellen willen optimaliseren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer MLflow en gerelateerde ML-bibliotheken en -frameworks.
• Waardeer het belang van traceerbaarheid, reproduceerbaarheid en inzetbaarheid van een ML-model
• Implementeer ML-modellen in verschillende openbare clouds, platforms of on-premise servers.
• Schaal het ML-implementatieproces zodat meerdere gebruikers aan een project kunnen samenwerken.
• Zet een centraal register op om met ML-modellen te experimenteren, deze te reproduceren en te implementeren.