DeepSeek: Gelişmiş Model Optimizasyonu ve Dağıtımı Eğitimi

Bu eğitmen eşliğinde sunulan canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yüz yüze) olarak, yapay zeka destekli yazılım geliştirme, otomasyon ve optimizasyon amacıyla Derin Seek Coder'ı uygulamak isteyen orta seviye yazılımcılar, veri mühendisleri ve yazılım ekiplerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Geniş ölçekli projelerde yapay zeka destekli kod oluşturma ve yeniden yapılandırmayı uygulamak.
• Yazılım güvenilirliğini artırmak için yapay zeka destekli hata ayıklamadan yararlanmak.
• Derin Seek Coder'ı DevOps ve CI/CD boru hatlarına entegre etmek.
• Yazılım mühendisliği iş akışlarında akıllı otomasyon için yapay zekayı kullanmak.

Bu eğitmen eşliğinde verilen canlı eğitim Türkiye (online veya yüz yüze), Derin Arama Büyük Dil Modellerinin gerçek dünya uygulamalarındaki etkinliğini en üst düzeye çıkarmak için istem mühendisliği stratejilerini ustalaşmak isteyen ileri seviye yapay zeka mühendisleri, yazılım geliştiricileri ve veri analistlerine hitap etmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yapay zeka yanıtlarını optimize etmek için gelişmiş istemler oluşturmak.
• Hassasiyet ve tutarlılık açısından yapay zeka tarafından oluşturulan metinleri kontrol etmek ve geliştirmek.
• İstem zincirleme ve bağlam yönetimi tekniklerinden yararlanmak.
• Taraf tutma risklerini azaltmak ve istem mühendisliğinde etik yapay zeka kullanımını desteklemek.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta seviye ve ileri düzey mimarlar, kentsel planlayıcılar ve tasarım profesyonelleri için tasarlanmıştır. Bu kişiler, tasarlama sürecine kavramsal aşamadan son teslimatlarına kadar AI entegre etmek istemektedir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AI destekli metin-çizgi ve resim oluşturma araçlarını kullanarak tasarım iterasyonları oluşturabilir.
• Zemin planları, kesitler, yükseklikler ve malzeme seçimleri için AI'yi kullanabilir.
• AI ile desteklenen tasarım doğrulaması sayesinde düzenlemelere uygunluk sağlayabilir.
• Revit ve diğer render araçlarına AI iş akışlarını entegre edebilirler.

Bu eğitmen eşliğinde verilen, Türkiye (çevrimiçi veya yüz yüze) olarak gerçekleştirilen canlı eğitim; Derin Arama API'lerini kullanarak AI destekli uygulamalar geliştirmek isteyen orta seviye yazılım geliştiricileri, yazılım mühendisleri ve veri bilimcileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Derin Arama API'lerinin yeteneklerini kavrayacak.
• Derin Arama API'lerini uygulamalara entegre edebilecek.
• AI destekli otomasyon ve sohbet botları geliştirebilecek.
• API performansını optimize edecek ve API çağrılarını etkin bir şekilde yönetebilecektir.

Bu eğitmen eşliğinde verilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yüz yüze), güvenlik, uyumluluk ve etik yapay zeka uygulamalarını garanti altına alarak iş ortamlarında Derin Seek modellerini dağıtmak, optimize etmek ve ölçeklendirmek isteyen ileri düzey yapay zeka mimarları, kurumsal geliştiriciler ve CTO'lar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Derin Seek modellerini kurumsal ortamlarda dağıtmak.
• Yapay zeka modellerini performans ve ölçeklenebilirlik açısından optimize etmek.
• Yapay zeka uygulamalarında veri güvenliğini ve uyumluluğu sağlamak.
• İş çözümlerinde etik yapay zeka uygulamalarını hayata geçirmek.

Bu eğitmen eşliğinde verilen ve Türkiye içinde çevrimiçi veya yerinde gerçekleşen canlı eğitim, DeepSeek'i kullanarak akıllı yapay zeka ajanları ve otonom sistemler geliştirmek isteyen ileri düzey yapay zeka mühendisleri, robotik geliştiricileri ve otomasyon uzmanlarını hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• DeepSeek yapay zeka modellerinin mimarisini ve yeteneklerini anlayacaklardır.
• Derinlikli karar alma ve otomasyon için DeepSeek'i yapay zeka ajanlarına entegre edebileceklerdir.
• Otonom sistemlerin eğitimi için pekiştirmeli öğrenme tekniklerini uygulayabileceklerdir.
• Yapay zeka tabanlı otonom ajanları gerçek dünya ortamlarında dağıtabileceklerdir.

Eğitmen eşliğinde, çevrimiçi veya yüz yüze olarak düzenlenen bu canlı eğitim Türkiye orta seviye sürdürülebilirlik uzmanları, araştırmacılar ve yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir; bu kişiler DeepSeek kullanarak sürdürülebilirlik için yapay zeka destekli analizler gerçekleştirmeyi, iklim eylemi için öngörücü modelleme yapmayı ve sosyal iyilik için sorumlu yapay zeka uygulamaları geliştirmeyi hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Sürdürülebilirlikle ilgili veri analizleri için DeepSeek modellerini kullanmak.
• İklim değişikliği modellemesi, kaynak optimizasyonu ve biyoçeşitlilik izlemesi için yapay zekayı uygulamak.
• Sosyal etki ve sürdürülebilir kalkınma hedefleri (SKH'ler) için yapay zeka destekli çözümler geliştirmek.
• Sürdürülebilirlik uygulamalarında sorumlu yapay zeka uygulamalarını sağlamak.

Bu eğitmen eşliğinde sunulan, <konum> (çevrimiçi veya yüz yüze) olarak gerçekleştirilen eğitim; yapay zeka destekli yazım, otomatik medya üretimi ve içerik üretim iş akışlarında DeepSeek'i etkin bir şekilde kullanmak isteyen orta seviyedeki içerik üreticileri, pazarlamacılar ve medya profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• DeepSeek modellerini kullanarak yüksek kaliteli metin içerikleri oluşturmak.
• Bloglar, sosyal medya ve pazarlama kampanyaları için içerik oluşturma iş akışlarını otomatikleştirmek.
• Yapay zeka araçlarını mevcut içerik yönetim sistemlerine entegre etmek.
• Yapay zeka destekli fikir geliştirme ve yapılandırma ile yaratıcılığı ve verimliliği artırmak.

Uygulamalı eğitmen eşliğinde yapılan bu canlı eğitim <konum> (çevrimiçi veya yüz yüze) olarak, tahmine dayalı modelleme, veri görselleştirme ve stratejik karar alma süreçlerinde DeepSeek'ten faydalanmak isteyen orta düzey iş analistleri, yöneticiler ve karar vericiler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• İş verilerini analiz etmek ve içgörü elde etmek için DeepSeek kullanmak.
• İş tahminlemesi için tahmine dayalı modelleme uygulamak.
• Raporlama ve iş zekası iş akışlarını otomatikleştirmek.
• Yapay zeka destekli analitiklerle karar alma süreçlerini geliştirmek.

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), 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.

Kubeflow, Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş yüklerini oluşturma, eğitim ve dağıtma işlemlerini basitleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyinden orta düzeyine kadar olan profesyonellerin Kubeflow kullanarak güvenilir ML iş akışları oluşturmalarına yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilme becerilerini kazanacaktır:

• Kubeflow ekosistemi ve temel bileşenlerini gezinmek.
• Kubeflow Pipelines ile tekrarlanabilir iş akışları oluşturmak.
• Kubernetes üzerinde ölçeklenebilir eğitim görevleri çalıştırmak.
• Kubeflow Serving kullanarak makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde hizmete sunmak.

Eğitim Formatı

• Rehberlik altında sunulan sunumlar ve işbirlikçi tartışmalar.
• Gerçek Kubeflow bileşenleriyle elden geçirilen laboratuvarları.
• Sondan başa ML iş akışları oluşturmak için pratik alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş versiyonları, takımınızın teknoloji yığınına ve proje gereksinimlerine uyum sağlamak için düzenlenmesi mümkündür.

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 (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.