DeepSeek: Gelişmiş Model Optimizasyonu ve Dağıtımı Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka destekli yazılım geliştirme, otomasyon ve optimizasyon için DeepSeek Coder'ı uygulamak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler, veri mühendisleri ve yazılım ekiplerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Büyük ölçekli projelerde yapay zeka destekli kod üretimi ve yeniden düzenleme uygulayın.
• Yazılım güvenilirliğini artırmak için yapay zeka destekli hata ayıklamayı kullanın.
• DeepSeek Coder'ı DevOps ve CI/CD işlem hatlarına entegre edin.
• Yazılım mühendisliği iş akışlarında akıllı otomasyon için yapay zekayı kullanın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gerçek dünya uygulamalarında DeepSeek LLM'nin etkinliğini en üst düzeye çıkarmak için istem mühendisliği stratejilerini öğrenmek isteyen ileri düzey yapay zeka mühendisleri, geliştiriciler ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka yanıtlarını optimize etmek için gelişmiş istemler oluşturmak.
• Doğruluk ve tutarlılık için yapay zeka tarafından oluşturulan metni kontrol etmek ve iyileştirmek.
• İstem zincirleme ve bağlam yönetimi tekniklerini kullanmak.
• Önyargıları azaltmak ve istem mühendisliğinde etik yapay zeka kullanımını artırmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmak için DeepSeek API'lerini kullanmak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler, yazılım mühendisleri ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DeepSeek API'lerinin yeteneklerini anlayabilecektir.
• Uygulamalara DeepSeek API'lerini entegre edebilecektir.
• Yapay zeka destekli otomasyon ve sohbet robotları uygulayabilecektir.
• API performansını optimize edebilecek ve API çağrılarını etkili bir şekilde yönetebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), işletme ortamlarında DeepSeek modellerini dağıtmak, optimize etmek ve ölçeklendirmek isteyen, ileri düzey AI mimarları, kurumsal geliştiriciler ve CTO'lar hedeflenmektedir; bu süreçte güvenlik, uyumluluk ve etik AI uygulamaları sağlanır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kurumsal ortamlarda DeepSeek modellerini dağıtmak.
• AI modellerini performans ve ölçeklenebilirlik için optimize etmek.
• AI uygulamalarında veri güvenliğini ve uyumluluğu sağlamak.
• İş çözümlerinde etik AI uygulamalarını uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), içerik oluşturma, otomasyon ve iş zekası için DeepSeek'nin açık kaynaklı modellerinden yararlanmak isteyen, başlangıç seviyesindeki teknik olmayan profesyoneller ve girişimciler hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• No-code AI'nin temellerini ve iş dünyasındaki uygulamalarını anlayabilecektir.
• DeepSeek modellerini içerik oluşturma ve otomasyon için kullanabilecektir.
• AI araçlarını Zapier, Make ve Notion gibi platformları kullanarak mevcut iş akışlarına entegre edebilecektir.
• İş verilerini analiz edebilecek ve AI kullanarak uygulanabilir içgörüler üretebilecektir.
• Verimliliği ve karar almayı iyileştirmek için AI odaklı stratejiler geliştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kodlama verimliliğini ve üretkenliğini artırmak için DeepSeek Coder'i kullanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar programcılara ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DeepSeek Coder'in yeteneklerini ve sınırlamalarını anlayabilecekler.
• Yapay zeka yardımıyla yüksek kaliteli kod parçacıkları oluşturabilecekler.
• DeepSeek Coder'i kodları ayıklamak ve optimize etmek için kullanabilecekler.
• Yapay zeka araçlarını kullanarak tekrarlayan programlama görevlerini otomatikleştirerek verimlilik sağlayabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık denklemleri çözmek için DeepSeek Math ve yapay zeka destekli görüntü işleme için DeepSeek Vision'ı kullanmak isteyen orta düzey mühendisler, veri bilimcileri ve araştırmacılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka destekli problem çözme için DeepSeek Math'i kullanmak.
• Görüntü analizi ve nesne algılama için DeepSeek Vision'ı uygulamak.
• Uygulamalara yapay zeka destekli matematiksel ve görsel araçları entegre etmek.
• Doğruluk ve verimlilik için yapay zeka modellerini optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), belirli sektörlere, alanlara veya iş ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş yapay zeka uygulamaları oluşturmak için DeepSeek LLM modellerini ince ayar yapmak isteyen ileri düzey yapay zeka araştırmacıları, makine öğrenimi mühendisleri ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DeepSeek modellerinin mimarisini ve yeteneklerini, DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3 dahil olmak üzere anlayabilecektir.
• Veri kümelerini hazırlayabilecek ve ince ayar için verileri ön işleyebilecektir.
• Alan özel uygulamaları için DeepSeek LLM'yi ince ayar yapabilecektir.
• İnce ayarlı modelleri verimli bir şekilde optimize ve dağıtabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), yapay zekanın temellerini ve DeepSeek'ün mimarisini ve uygulamalarını anlamak isteyen yeni başlayan seviyedeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka ve LLM'lerin temel kavramlarını anlayabilecektir.
• DeepSeek'ün mimarisini ve kullanım alanlarını keşfedebilecektir.
• Temel yapay zeka kavramlarını gerçek dünya senaryolarına uygulayabilecektir.
• Yapay zeka geliştirme sürecindeki etik hususlara ilişkin bilgi edinebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük dil modellerinin temellerini anlamak, DeepSeek LLM'nin işleyişini ve özel modellerini keşfetmek ve iş ve günlük yaşamdaki pratik uygulamaları keşfetmek isteyen yeni başlayan seviyedeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Büyük dil modellerinin (LLM'ler) temel prensiplerini kavrayabilecekler.
• DeepSeek LLM'nin mimarisini ve işlevlerini, DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3 dahil olmak üzere anlayabilecekler.
• DeepSeek LLM'nin çeşitli iş ortamlarındaki pratik uygulamalarını belirleyebilecekler.
• Günlük görevler için DeepSeek LLM kullanarak temel projeler uygulayabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) kullanarak Kubeflow'i şirket içinde ve bulutta kurmak ve yapılandırmak.
• Docker kapsayıcıları ve Kubernetes kullanarak makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek.
• Tüm makine öğrenimi işlem hatlarını çeşitli mimariler ve bulut ortamlarında çalıştırmak.
• Kubeflow kullanarak Jupyter not defterleri oluşturmak ve yönetmek.
• Çoklu platformlar üzerinde makine öğrenimi eğitimi, hiperparametre ayarlama ve sunum iş yükleri oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubeflow'yı şirket içinde ve bulutta kurmak ve yapılandırmak.
• Docker kapsayıcıları ve Kubernetes temelinde ML iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek.
• Tüm makine öğrenimi işlem hatlarını çeşitli mimariler ve bulut ortamlarında çalıştırmak.
• Kubeflow'yı kullanarak Jupyter not defterleri oluşturmak ve yönetmek.
• Çoklu platformlar üzerinde ML eğitimi, hiperparametre ayarlama ve hizmet iş yükleri oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Machine Learning iş yüklerini bir AWS EC2 sunucusuna dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubernetes, Kubeflow ve diğer gerekli yazılımları AWS üzerinde kurmak ve yapılandırmak.
• EKS (Elastic Kubernetes Service) kullanarak bir Kubernetes kümesini AWS üzerinde başlatma işini basitleştirmek.
• Üretimde ML modellerini otomatikleştirmek ve yönetmek için bir Kubernetes hattı oluşturmak ve dağıtmak.
• Çoklu GPU’ler ve paralel çalışan makineler üzerinde TensorFlow ML modellerini eğitmek ve dağıtmak.
• Bir ML uygulamasını genişletmek için diğer AWS yönetilen hizmetlerinden yararlanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Machine Learning iş yüklerini Azure bulutuna dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure üzerine Kubernetes, Kubeflow ve diğer gerekli yazılımları kurmak ve yapılandırmak.
• Azure Kubernetes Hizmeti (AKS) kullanarak Azure üzerinde bir Kubernetes kümesi başlatma işlemini basitleştirmek.
• Üretimde ML modellerini otomatikleştirmek ve yönetmek için bir Kubernetes hattı oluşturmak ve dağıtmak.
• TensorFlow ML modellerini paralel çalışan çoklu GPU ve makineler üzerinde eğitmek ve dağıtmak.
• Bir ML uygulamasını genişletmek için diğer AWS yönetilen hizmetlerinden yararlanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), yalnızca ML modelleri oluşturmanın ötesine geçmek ve ML modeli oluşturma, izleme ve dağıtım sürecini optimize etmek isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• MLflow ve ilgili ML kütüphanelerini ve çerçevelerini kurmak ve yapılandırmak.
• Bir ML modelinin izlenebilirliğinin, tekrarlanabilirliğinin ve dağıtılabilirliğinin önemini kavramak.
• ML modellerini farklı genel bulutlara, platformlara veya şirket içi sunuculara dağıtmak.
• Bir projede işbirliği yapan birden fazla kullanıcıyı barındıracak şekilde ML dağıtım sürecini ölçeklendirmek.
• ML modelleriyle deneme yapmak, bunları yeniden üretmek ve dağıtmak için merkezi bir kayıt ayarlamak.