Formation DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

Cette formation en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux ingénieurs de données et aux équipes logicielles qui souhaitent mettre en œuvre DeepSeek Coder pour le développement, l'automatisation et l'optimisation de logiciels assistés par l'IA.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre la génération de code et le refactoring assistés par l'IA dans des projets à grande échelle.
• Exploiter le débogage assisté par l'IA pour améliorer la fiabilité des logiciels.
• Intégrer DeepSeek Coder dans DevOps et les pipelines CI/CD.
• Utiliser l'IA pour l'automatisation intelligente des flux de travail de l'ingénierie logicielle.

Cette formation en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en IA de niveau avancé, aux développeurs et aux analystes de données qui souhaitent maîtriser les stratégies d'ingénierie rapide pour maximiser l'efficacité de DeepSeek LLM dans les applications du monde réel.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir des messages-guides avancés pour optimiser les réponses de l'IA.
• Contrôler et affiner le texte généré par l'IA pour en assurer la précision et la cohérence.
• Exploiter les techniques d'enchaînement d'invites et de gestion du contexte.
• Atténuer les biais et améliorer l'utilisation éthique de l'IA dans l'ingénierie des messages-guides.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux architectes, urbanistes et professionnels de la conception de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent intégrer l'IA dans leur processus de conception, depuis la conceptualisation jusqu'aux livrables finaux.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Générer des itérations de conception à l'aide d'outils de génération d'images et de conversion de texte en vidéo alimentés par l'IA.
• Utiliser l'IA pour créer des plans d'étage, des sections, des élévations et des sélections de matériaux.
• Assurer la conformité avec les réglementations en utilisant la validation de la conception basée sur l'IA.
• Intégrer les flux de travail de l'IA dans Revit et d'autres outils de rendu.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs, ingénieurs logiciels et data scientists de niveau intermédiaire qui souhaitent exploiter les DeepSeek API pour créer des applications alimentées par l'IA.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les capacités des API DeepSeek.
• Intégrer les API DeepSeek dans les applications.
• Mettre en œuvre l'automatisation et les chatbots alimentés par l'IA.
• Optimiser les performances des API et gérer efficacement les appels d'API.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux architectes de l'IA de niveau avancé, aux développeurs d'entreprise et aux directeurs techniques qui souhaitent déployer, optimiser et mettre à l'échelle des modèles DeepSeek dans des environnements professionnels tout en garantissant la sécurité, la conformité et des pratiques éthiques en matière d'IA.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Déployer des modèles DeepSeek dans des environnements d'entreprise.
• Optimiser les modèles d'IA pour la performance et l'évolutivité.
• Assurer la sécurité et la conformité des données dans les applications d'IA.
• Mettre en œuvre des pratiques d'IA éthiques dans les solutions d'entreprise.

Cette formation en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en IA de niveau avancé, aux développeurs en robotique et aux spécialistes de l'automatisation qui souhaitent tirer parti de DeepSeek pour créer des agents d'IA intelligents et des systèmes autonomes.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les capacités des modèles d'IA DeepSeek.
• Intégrer DeepSeek dans des agents d'IA pour la prise de décision et l'automatisation.
• Appliquer des techniques d'apprentissage par renforcement pour la formation de systèmes autonomes.
• Déployer des agents autonomes pilotés par l'IA dans des environnements réels.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels du développement durable, aux chercheurs et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser DeepSeek pour appliquer l'analyse pilotée par l'IA pour le développement durable, la modélisation prédictive pour l'action climatique et les applications responsables de l'IA pour le bien social.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser les modèles DeepSeek pour l'analyse de données liées au développement durable.
• Appliquer l'IA à la modélisation du changement climatique, à l'optimisation des ressources et à la surveillance de la biodiversité.
• Développer des solutions basées sur l'IA pour l'impact social et les objectifs de développement durable (SDG).
• Garantir des pratiques responsables en matière d'IA dans les applications liées au développement durable.

Cette formation en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux créateurs de contenu de niveau intermédiaire, aux spécialistes du marketing et aux professionnels des médias qui souhaitent tirer parti de DeepSeek pour la rédaction assistée par l'IA, la génération automatisée de médias et les flux de travail de production de contenu.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Générer du contenu textuel de haute qualité en utilisant les modèles DeepSeek.
• Automatiser les flux de création de contenu pour les blogs, les médias sociaux et les campagnes de marketing.
• Intégrer les outils d'IA dans les systèmes de gestion de contenu existants.
• Améliorer la créativité et l'efficacité grâce à l'idéation et à la structuration pilotées par l'IA.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes commerciaux de niveau intermédiaire, aux gestionnaires et aux décideurs qui souhaitent tirer parti de DeepSeek pour la modélisation prédictive, la visualisation des données et la prise de décision stratégique.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser DeepSeek pour analyser les données de l'entreprise et générer des informations.
• Appliquer la modélisation prédictive pour les prévisions commerciales.
• Automatiser les flux de travail de reporting et de business intelligence.
• Améliorer la prise de décision grâce à l'analyse alimentée par l'IA.

Cette formation en direct dans Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels non techniques débutants et aux entrepreneurs qui souhaitent tirer parti des modèles open-source de DeepSeek pour la création de contenu, l'automatisation et l'intelligence économique.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'IA sans code et ses applications dans l'entreprise.
• Utiliser les modèles DeepSeek pour la génération de contenu et l'automatisation.
• Intégrer les outils d'IA dans les flux de travail existants en utilisant des plateformes comme Zapier, Make et Notion.
• Analyser les données commerciales et générer des informations exploitables à l'aide de l'IA.
• Développer des stratégies basées sur l'IA pour améliorer la productivité et la prise de décision.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud en utilisant AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage automatique complets sur diverses architectures et environnements en nuage.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique basés sur les conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage machine complets sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur un serveur AWS EC2.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur AWS.
• Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning dans le nuage Azure.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur Azure.
• Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent aller au-delà de la construction de modèles ML et optimiser le processus de création, de suivi et de déploiement des modèles ML.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer MLflow et les bibliothèques et frameworks ML associés.
• Apprécier l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et de la déployabilité d'un modèle ML
• Déployer des modèles de ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs sur site.
• Mettre à l'échelle le processus de déploiement du ML afin d'accommoder plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
• Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.