Türkiye Merkezli DeepSeek Eğitimleri

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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri odaklı yönetim ve politika inovasyonu için DeepSeek'yı kullanmak isteyen ileri düzey devlet profesyonelleri ve politika uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Politika analizi ve stratejik karar alma için DeepSeek yapay zekasını kullanmak.
• Devlet raporlarını otomatikleştirmek ve veri şeffaflığını artırmak.
• Kamu sektörü inovasyonu için yapay zeka odaklı içgörüler uygulamak.
• Yapay zeka destekli çözümler aracılığıyla vatandaş katılımını artırmak.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (online veya face-to-face) ileri düzey araştırmacılar, bilim insanları ve veri analisti için tasarlanmıştır. DeepSeek AI'yi alanlarındaki keşifleri hızlandırmak isteyen bu bireyler için yolaçan bir yol haritasıdır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Derin bilgi sentezi ve kapsamlı literatür incelemeleri için DeepSeek AI'yı kullanma.
• Veri çıkarımını ve hipotez testlerini otomatikleştirmek için yapay zeka modellerini kullanma.
• Bilimsel araştırmalarda tahminsel analiz için DeepSeek AI'yı kullanma.
• Yapay zeka desteği ile yapılandırılmış bilimsel raporlar ve yayınlar oluşturmak.

Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) gelişmiş seviyede yapay zeka mühendisleri, robotik geliştiricileri ve otomasyon uzmanları için tasarlanmıştır; bu gruplar, DeepSeek'ı zeki AI ajentler ve otonom sistemler inşa etmek için kullanmak isteyenlerdir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• DeepSeek AI modelinin mimarisini ve yeteneklerini anlamak.
• Karar alma ve otomasyon için AI ajentleriyle DeepSeek'i entegre etmek.
• Otonom sistemlerin eğitiminde reinfarktif öğrenme tekniklerini uygulamak.
• Gerçek dünya ortamlarında otomatikleştirilmiş AI ajentleri dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), orta seviyedeki İK profesyonelleri, işe alım uzmanları ve insan kaynakları analitiği ekiplerinin, İK süreçlerini otomatikleştirmek ve optimize etmek için DeepSeek yapay zekayı kullanmalarını amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka destekli özgeçmiş taraması ve aday sıralaması uygulayabilecektir.
• DeepSeek kullanarak çalışan duygu analizi ve katılım içgörüleri elde edebilecektir.
• Tahmine dayalı analizlerle işgücü planlamasını geliştirebilecektir.
• Otomasyon ve verimlilik için DeepSeek yapay zekasını İK iş akışlarına entegre edebilecektir.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (Türkiye'da ya da çevrimiçi) orta seviye hukuki profesyoneller için düzenlenmiştir ve DeepSeek AI'nin yasal araştırma, sözleşme analizi ve belge otomasyonunda verimliliği artırmak amacıyla kullanılmasını amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• DeepSeek AI'nin sözleşme incelemesi ve yasal belge otomasyonu için kullanılmasını sağlayacaklardır.
• Yasa hukuku analiziyle desteklenen yapay zeka ile yasal araştırma geliştirebileceklerdir.
• Yasal belgeler için yapay zeka destekli özeti uygulayabileceklerdir.
• DeepSeek AI ile yinelenen hukuki iş akışlarını otomatikleştirebileceklerdir.

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim, Türkiye'da (online veya face-to-face) orta seviye mali uzmanlar için derin öğrenme temelli DeepSeek AI'yi finansal analiz ve karar alma süreçlerinde kullanmak isteyen kişileri hedefleyen bir eğitimdir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DeepSeek AI'yi finansal tahmin ve trend analizi için kullanacaklardır.
• AI destekli bilgilere dayalı risk değerlendirmesini otomatikleştireceklerdir.
• Daha etkili bir şekilde AI destekli finansal raporlar oluşturacaklardır.
• Var olan finansal iş akışlarına DeepSeek AI'yi entegre edeceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), müşteri desteği otomasyonu için DeepSeek AI uygulamak isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DeepSeek AI'yi sohbet robotu sistemlerine entegre etmek.
• AI ile müşteri desteği yanıtlarını otomatikleştirmek.
• AI güdümlü içgörüler kullanarak müşteri etkileşimlerini analiz etmek ve iyileştirmek.
• Daha iyi kullanıcı deneyimi için sohbet robotu iş akışlarını optimize etmek.

Bu Türkiye'ta (çevrimiçi veya yerel) gerçekleşen, eğitimci tarafından yönetilen canlı eğitim, AI otomasyonu ve veri-merkezli bilgilere dayalı pazarlama stratejilerini geliştirmek isteyen başlangıç düzeyinde dijital pazarlama profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DeepSeek'i yüksek kaliteli pazarlama içeriği üretmek için kullanabilmek.
• Sosyal medya katılımını ve içerik dağıtımını otomasyonla gerçekleştirebilmek.
• Kitle verilerini analiz ederek hedefleme ve kişiselleştirme iyileştirebilmek.
• Pazarlama iş akışlarına AI destekli araçları entegre etmeyi öğrenebilmek.

Bu Türkiye’da (uzakta veya yerel olarak) yapılan eğitmen yönetimi altında gerçek zamanlı eğitim, orta düzeyde sürdürülebilirlik uzmanları, araştırmacılar ve AI geliştiricileri için planlanmıştır. Bu grup, DeepSeek'i sürdürülebilirlik analizi, iklim hareketlerinin öngörülebilir modellemesi ve toplumsal iyilik için sorumlu AI uygulamalarına kullanmak isteyen kişilerdir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sürdürülebilirlik ile ilgili veri analizinde DeepSeek modellerini kullanmak.
• Klima değişikliği modellemesi, kaynak optimizasyonu ve biyoçeşitlilik izleme için AI'yı uygulamak.
• Toplumsal etki ve sürdürülebilir kalkınma hedefleri (SDG'ler) için AI destekli çözümler geliştirme.
• Sürdürülebilirlik uygulamalarında sorumlu AI uygulamalarını sağlamak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) orta seviye ve ileri düzey AI araştırmacılarına, geliştiricilere ve veri bilimcilerine yönelik olup, DeepSeek'in çok modallı yeteneklerini çapraz modal öğrenme, AI otomasyonu ve ileri düzey karar alma için kullanmalarını amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Metin, görüntü ve ses uygulamaları için DeepSeek'in çok modallı AI'nin uygulanması.
• Farklı veri tiplerini entegre ederek daha zengin analizler sağlayan AI çözümleri geliştirme.
• Çapraz modal öğrenim için DeepSeek modellerinin iyileştirilmesi ve ince ayarlanması.
• Çok modallı AI tekniklerini gerçek dünya endüstri kullanımları için uygulama.

Bu Türkiye'da gerçekleştirilen (çevrimiçi veya yerel) eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim, tahmine dayalı modelleme, veri görselleştirme ve stratejik karar verme konusunda DeepSeek’i kullanmaya isteyen orta seviye iş analistleri, yöneticiler ve karar vericilere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İş verilerini analiz etmek ve bilgi elde etmek için DeepSeek’i kullanma.
• İş öngörümleri için tahmine dayalı modelleme uygulama.
• Raporlama ve iş zekası iş akışlarını otomasyonla düzenleme.
• Yapay zeka destekli analizlerle karar verme süreçlerini iyileştirme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sunumlarını otomatikleştirmek ve optimize etmek için DeepSeek'ü PowerPoint ile entegre etmek isteyen yeni başlayan ve orta seviyedeki iş profesyonelleri, eğitimciler ve pazarlamacılar hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DeepSeek kullanarak PowerPoint slaytlarında metin tabanlı içeriğin oluşturulmasını otomatikleştirmek.
• DeepSeek modelleriyle desteklenen, veri odaklı görseller ve infografikler oluşturmak.
• Uzun raporları özetlemek ve bunları sunuma hazır slaytlara dönüştürmek için yapay zekayı kullanmak.
• Akıcı, dinamik sunumlar için DeepSeek'ü PowerPoint ile entegre etmek.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), gerçek zamanlı veri analizi, müşteri davranış tahmini ve otomasyonlu pazarlama kampanya yönetimi konularında DeepSeek'in kullanımını öğrenmek isteyen orta seviye ile ileri seviyede pazarlama profesyonlları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Müşteri verilerini analiz etmek ve pazarlama stratejilerini optimize etmek için DeepSeek ile desteklenmiş modelleri uygulayacaklar.
• Örnek bölücü ve kişiselleştirilmiş pazarlamada yapay zeka'yı kullanacaklar.
• Kampanya yönetimi için DeepSeek'i pazarlama otomasyon araçlarıyla entegre edecekler.
• Müşteri davranışlarını tahmin etmek ve hedefleme çabalarını iyileştirmek için öngörüsel analizi uygulayacaklar.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka destekli yazma, otomatik medya oluşturma ve içerik üretim iş akışlarından yararlanmak isteyen orta seviyedeki içerik oluşturucular, pazarlamacılar ve medya profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DeepSeek modellerini kullanarak yüksek kaliteli metin içeriği 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 üretimi ve yapılandırma ile yaratıcılığı ve verimliliği artırmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), öğrenci katılımını artırmak, değerlendirmeleri kolaylaştırmak ve eğitim içeriğini otomatikleştirmek için DeepSeek AI modellerinden yararlanmak isteyen orta seviyedeki eğitimciler, eğitmenler ve eğitim tasarımcıları için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Özelleştirilmiş öğrenme deneyimleri oluşturmak için DeepSeek AI'yi kullanmak.
• AI güdümlü değerlendirme araçlarıyla notlandırmayı ve geri bildirimi otomatikleştirmek.
• DeepSeek modelleriyle yüksek kaliteli eğitim içeriği oluşturmak.
• Gelişmiş öğrenme yönetimi için AI'yi LMS platformlarına entegre etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey tehdit algılama ve otomasyon için DeepSeek'u kullanmak isteyen orta düzeydeki siber güvenlik uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DeepSeek yapay zekasını gerçek zamanlı tehdit algılama ve analizi için kullanmak.
• Yapay zeka güdümlü anomali algılama tekniklerini uygulamak.
• DeepSeek kullanarak güvenlik izlemeyi ve yanıtlamayı otomatikleştirmek.
• DeepSeek'u mevcut siber güvenlik çerçevelerine entegre etmek.

Bu eğitmen destekli canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) ileri düzey AI araştırmacıları, yaratıcı profesyoneller ve gelişmiş geliştiricilere yönelik olup, yaratıcı AI tekniklerini keşfetmeyi, AI sürüklü yaratıcı iş akışlarını uygulamayı ve DeepSeek modelleri kullanarak uygulamalar geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• DeepSeek modellerinin yaratıcı AI özelliklerini anlamak.
• AI kullanarak metin, görüntü ve yaratıcı içerik üretmek.
• Farklı yaratıcı uygulamalar için AI üretilen çıktılardan elde edilen sonuçları optimize etmek.
• Hikayelerle, tasarım ve medya ile ilgili AI destekli araçlar geliştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), modern MLOps uygulamalarını kullanarak DeepSeek model performansını artırmak, gecikmeyi en aza indirmek ve yapay zeka çözümlerini verimli bir şekilde dağıtmak isteyen ileri düzey yapay zeka mühendisleri ve orta ile ileri düzey deneyime sahip veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Verimlilik, doğruluk ve ölçeklenebilirlik için DeepSeek modelleri optimize etmek.
• MLOps ve model sürümleme için en iyi uygulamaları uygulamak.
• DeepSeek modellerini bulut ve şirket içi altyapıya dağıtmak.
• Yapay zeka çözümlerini etkili bir şekilde izlemek, sürdürmek ve ölçeklendirmek.

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 (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 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 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 Türkiye (çevrimiçi veya yerel) yapılan, eğitimciye dayalı canlı eğitim, DeepSeek Coder'ı AI destekli yazılım geliştirme, otomasyon ve optimizasyon için uygulamayı isteyen orta seviyede geliştiricilere, veri mühendislerine ve yazılım ekibine yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Büyük ölçekli projelerde AI destekli kod üretimi ve refactorlaması uygulayabilir.
• Yazılım güvenilirliğini artırmak için AI ile güçlendirilmiş hata ayıklama yapabilirler.
• DeepSeek Coder'ı DevOps ve CI/CD pipelines'e entegre edebilirler.
• Yazılım mühendisliği iş akışlarında zeka ile güçlendirilmiş otomasyonu kullanabilirler.

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 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 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 (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.