DeepSeek: Gelişmiş Model Optimizasyonu ve Dağıtımı Eğitimi

Bu eğitimcili, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye geliştiriciler, veri mühendisleri ve yazılım ekibine yönelik olup, DerinSeek Coder'ı yapay zeka destekli yazılım geliştirme, otomasyon ve optimizasyon için uygulamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımciler şunları yapabilecektir:

• Büyük ölçekli projelerde yapay zeka destekli kod oluşturma ve yeniden düzenleme uygulamak.
• Yazılım güvenilirliğini artırmak için yapay zeka destekli hata ayıklama kullanmak.
• DerinSeek Coder'ı DevOps ve CI/CD işlem hatlarına entegre etmek.
• Yazılım mühendisliği akışlarında zeki otomasyon için yapay zekayı kullanmak.

Bu Türkiye (online veya face-to-face) yapılan, eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim, DeepSeek API'larını kullanarak yapay zeka destekli uygulamalar geliştirmeyi isteyen orta düzeyli geliştiriciler, yazılım mühendisleri ve veri bilimciler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklardır:

• DeepSeek API'larının yeteneklerini anlayabilmek.
• Uygulamalara DeepSeek API'larını entegre etmek.
• Yapay zeka destekli otomasyon ve sohbet botlarını uygulamak.
• API performansını optimize etmek ve API çağrılarını etkili bir şekilde yönetmek.

Bu Türkiye'ta (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen eğitmen-destekli canlı eğitim, iş ortamında DeepSeek modellerini dağıtma, optimize etme ve ölçeklendirme isteyen ileri düzey AI mimarları, kurumsal geliştiriciler ve CTO'lar için tasarlanmıştır. Güvenlik, uyumluluk ve etik AI uygulamalarını garanti ederek.

Bu eğitimle birlikte, katılımcılar şu becerilere sahip olacaktır:

• Kurumsal ortamlarda DeepSeek modellerini dağıtma.
• AI modellerinin performansını ve ölçeklenebilirliğini optimize etme.
• AI uygulamalarında veri güvenliği ve uyumluluğunu sağlama.
• İş çözümünde etik AI uygulamalarını gerçekleştirmek.

Bu Türkiyetaki eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) başlangıç düzeyinde teknik olmayan uzmanlar ve işadamları için tasarlanmıştır. Bu kişiler, DeepSeek'in açık kaynaklı modellerini içerik oluşturma, otomasyon ve İş Bilgisi amaçları için kullanmak istemektedirler.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Kod olmayan yapay zeka temellerini ve iş uygulamalarını anlamak.
• İçerik oluşturma ve otomasyon için DeepSeek modellerini kullanmak.
• Zapier, Make ve Notion gibi platformları kullanarak mevcut iş akışlarına yapay zeka araçlarını entegre etmek.
• Yapay zeka kullanarak işletme verilerini analiz etmek ve eylem planları oluşturma.
• Üretkenliği ve karar alma süreçlerini geliştirmek için yapay zeka destekli stratejiler geliştirme.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) hem yeni başlayan hem de orta düzeyde programcılar ve geliştiricilere DeepSeek Coder'ı kullanarak kodlama verimliliğini ve üretkenliği artırmak isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• DeepSeek Coder'ın yetenekleri ve sınırlamalarını anlamak.
• Yapay zeka desteğiyle kaliteli kod kümeleri üretmek.
• Kodun hata ayıklanması ve optimize edilmesi için DeepSeek Coder'ı kullanmak.
• Yapay zeka araçlarını kullanarak tekrarlanan programlama görevlerini otomatikleştirmek.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde mühendisler, veri bilimcileri ve araştırmacılar için tasarlanmıştır. Katılımcılar DeepSeek Math'ı karmaşık denklemleri çözme ve DeepSeek Vision'u yapay zeka destekli görüntü işleme için kullanmayı öğrenirler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka destekli soru çözme için DeepSeek Math'ı kullanmak.
• Görüntü analizi ve nesne tanıma için DeepSeek Vision'u uygulamak.
• Yapay zeka destekli matematiksel ve görsel araçları uygulamalara entegre etmek.
• Yapay zeka modellerini doğruluğu ve verimliliğini optimize etmek.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey yapay zeka araştırmacıları, makine öğrenimi mühendisleri ve geliştiricilere yönelik olup, belirli sektörler, alanlar veya iş ihtiyaçlarına uygun özelleştirilmiş AI uygulamaları oluşturmak için DeepSeek LLM modellerini fine-tuning yapmayı isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:

• DeepSeek modellerinin, DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3 dahil tümünün mimarisini ve özelliklerini anlamak.
• Fine-tuning için veri kümelerini hazırlama ve veriyi ön işleme yapma.
• Alan özel uygulamaları için DeepSeek LLM'yi fine-tuning yapmak.
• Fine-tuned modelleri etkili bir şekilde optimize etmek ve dağıtma.

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 yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal) başlangıç düzeyindeki katılımcılara büyük dil modellerinin temel prensiplerini anlamayı, DeepSeek LLM'nin ve belirli modellerinin çalışma prensiplerini keşfetmeyi ve iş hayatında ve günlük yaşamda pratik uygulamalarını keşfetmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Büyük dil modellerinin (LLMs) temel ilkelerini anlamak.
• DeepSeek LLM'nin, DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3 dahil olmak üzere mimarisini ve işlevlerini anlamak.
• Farklı iş bağlamında DeepSeek LLM'nin pratik uygulamalarını belirlemek.
• Günlük görevler için DeepSeek LLM'yı kullanarak temel projeleri uygulamak.

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.