Corso di formazione DeepSeek: Ottimizzazione e Deployment Avanzati dei Modelli

Questo addestramento guidato dal formatore in Italia (online o in sito) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, ingegneri dei dati e team software che desiderano implementare DeepSeek Coder per lo sviluppo del software assistito dall'IA, l'automazione e l'ottimizzazione.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare la generazione e il refactoring del codice assistito dall'IA in progetti a vasta scala.
• Sfruttare il debug assistito dall'IA per migliorare la affidabilità del software.
• Integrare DeepSeek Coder nelle pipeline DevOps e CI/CD.
• Usare l'IA per l'automazione intelligente nei flussi di lavoro dell'ingegneria del software.

Questo corso interattivo guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a sviluppatori intermedi, ingegneri software e scienziati dei dati che desiderano sfruttare le API DeepSeek per costruire applicazioni alimentate da IA.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le capacità delle API DeepSeek.
• Integrare le API DeepSeek nelle applicazioni.
• Implementare automazione alimentata da IA e chatbot.
• Otimizzare le prestazioni delle API e gestire efficacemente le chiamate alle API.

Questo addestramento guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a architetti avanzati di IA, sviluppatori aziendali e CTO che desiderano distribuire, ottimizzare ed scalare modelli DeepSeek all'interno degli ambienti aziendali garantendo sicurezza, conformità e pratiche etiche dell'IA.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Distribuire modelli DeepSeek negli ambienti aziendali.
• Ottimizzare i modelli AI per prestazioni e scalabilità.
• Garantire la sicurezza dei dati e la conformità nelle applicazioni AI.
• Implementare pratiche etiche dell'IA nelle soluzioni aziendali.

Questo training di formazione guidata (online o presenza) è rivolto a professionisti non tecnici principianti ed entrepreneuri che desiderano sfruttare i modelli open-source di DeepSeek per la creazione di contenuti, l'automazione e l'intelligenza aziendale.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'IA senza codice e le sue applicazioni nell'ambito aziendale.
• Utilizzare i modelli DeepSeek per la generazione di contenuti e l'automazione.
• Integrare strumenti AI nei flussi di lavoro esistenti utilizzando piattaforme come Zapier, Make e Notion.
• Analizzare i dati aziendali e generare indicazioni azionali attraverso l'IA.
• Sviluppare strategie guidate dall'AI per migliorare la produttività e le decisioni.

Questo corso live guidato da un instruttore (online o sul posto) è rivolto a programmatori e sviluppatori di livello principiante a intermedio che desiderano sfruttare DeepSeek Coder per migliorare l'efficienza e la produttività nel codice.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le capacità e i limiti di DeepSeek Coder.
• Generare frammenti di codice di alta qualità utilizzando l'aiuto dell'IA.
• Utilizzare DeepSeek Coder per il debug e l'ottimizzazione del codice.
• Automatizzare compiti di programmazione ripetitivi utilizzando strumenti AI.

Questo corso guidato dal formatore, live in Italia (online o sul posto), è rivolto a ingegneri intermedi, scienziati dei dati e ricercatori che desiderano sfruttare DeepSeek Math per risolvere equazioni complesse e DeepSeek Vision per il processing di immagini basato su AI.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare DeepSeek Math per risolvere problemi con l'assistenza dell'IA.
• Applicare DeepSeek Vision per l'analisi di immagini e la rilevazione degli oggetti.
• Integrare strumenti matematici e visivi basati sull'IA nelle applicazioni.
• Ottimizzare i modelli di IA per accuratezza ed efficienza.

Questo addestramento guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a ricercatori avanzati di intelligenza artificiale, ingegneri di apprendimento automatico e sviluppatori che desiderano ottimizzare i modelli LLM DeepSeek per creare applicazioni AI specializzate adattate a specifici settori, domini o esigenze aziendali.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'architettura e le capacità dei modelli DeepSeek, inclusi DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3.
• Preparare i dataset e preprocessare i dati per l'ottimizzazione.
• Ottimizzare i modelli LLM DeepSeek per applicazioni specifiche di dominio.
• Ottimizzare ed effettuare la distribuzione dei modelli ottimizzati in modo efficiente.

Questo training guidato da un istruttore, live in Italia (online o in loco), è rivolto a partecipanti di livello principiante che desiderano comprendere i fondamenti dell'AI e l'architettura e le applicazioni di DeepSeek.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti basilari di AI e LLMs.
• Esplorare l'architettura di DeepSeek e le sue applicazioni.
• Applicare i concetti fondamentali dell'AI a scenari del mondo reale.
• Acquisire conoscenze sugli aspetti etici dello sviluppo AI.

Questo corso di formazione guidato dall'instruttore (online o in loco) è rivolto a partecipanti di livello iniziale che desiderano comprendere i principi fondamentali dei grandi modelli linguistici, esplorare il funzionamento del DeepSeek LLM e dei suoi specifici modelli, e scoprire applicazioni pratiche nel business e nella vita quotidiana.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi basilari dei grandi modelli linguistici (LLMs).
• Capire l'architettura e le funzionalità del DeepSeek LLM, compresi i modelli DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3.
• Identificare applicazioni pratiche del DeepSeek LLM in vari contesti aziendali.
• Implementare progetti di base utilizzando il DeepSeek LLM per compiti quotidiani.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico su Kubernetes.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Kubeflow on-premise e nel cloud utilizzando AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Crea, distribuisci e gestisci flussi di lavoro ML basati su Docker container e Kubernetes.
• Esegui intere pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud diversi.
• Utilizzo di Kubeflow per generare e gestire i notebook Jupyter.
• Crea formazione ML, ottimizzazione degli iperparametri e gestione dei carichi di lavoro su più piattaforme.

Questo training guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a ingegneri che desiderano distribuire carichi di lavoro di Machine Learning su un server AWS EC2.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su AWS.
• Utilizzare EKS (Elastic Kubernetes Service) per semplificare l'inizializzazione di un cluster Kubernetes su AWS.
• Creare e distribuire una pipeline Kubernetes per automatizzare e gestire i modelli ML in produzione.
• Formare e distribuire modelli ML TensorFlow su più GPU e macchine che eseguono in parallelo.
• Sfruttare altri servizi AWS gestiti per estendere un'applicazione ML.

Questo training guidato dal formatore (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano distribuire carichi di lavoro di Machine Learning sul cloud Azure.

Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su Azure.
• Utilizzare il servizio Azure Kubernetes Service (AKS) per semplificare l'inizializzazione di un cluster Kubernetes su Azure.
• Creare e distribuire una pipeline Kubernetes per automatizzare e gestire i modelli ML in produzione.
• Allenare e distribuire modelli ML TensorFlow su più GPU e macchine che operano in parallelo.
• Leveraggiare altri servizi gestiti di AWS per estendere un'applicazione ML.

Kubeflow è una piattaforma open source progettata per semplificare la creazione, il training e il deployment di carichi di lavoro di machine learning su Kubernetes.

Questo corso di formazione guidato dall'instruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello principiante-intermedio che desiderano costruire workflow ML affidabili utilizzando Kubeflow.

Al termine di questo corso, i partecipanti acquisiranno le competenze per:

• Navigare nell'ecosistema Kubeflow e nelle componenti principali.
• Costruire workflow riproducibili con Kubeflow Pipelines.
• Eseguire job di training scalabili su Kubernetes.
• Distribuire modelli di machine learning in modo efficiente utilizzando Kubeflow Serving.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate e discussioni collaborative.
• Laboratori pratici con componenti Kubeflow reali.
• Esercizi pratici per costruire workflow ML end-to-end.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Versioni personalizzate di questo corso possono essere organizzate per allinearsi con la stack tecnologica e i requisiti progettuali del vostro team.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico su Kubernetes.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Kubeflow on-premise e nel cloud.
• Crea, distribuisci e gestisci flussi di lavoro ML basati su Docker container e Kubernetes.
• Esegui intere pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud diversi.
• Utilizzo di Kubeflow per generare e gestire i notebook Jupyter.
• Crea formazione ML, ottimizzazione degli iperparametri e gestione dei carichi di lavoro su più piattaforme.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano andare oltre la creazione di modelli ML e ottimizzare il processo di creazione, monitoraggio e distribuzione del modello ML.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare MLflow e le librerie e i framework ML correlati.
• Apprezzare l'importanza della tracciabilità, della riproducibilità e della distribuibilità di un modello ML
• Distribuisci i modelli ML su diversi cloud pubblici, piattaforme o server on-premise.
• Ridimensiona il processo di distribuzione ML per supportare più utenti che collaborano a un progetto.
• Configura un registro centrale per sperimentare, riprodurre e distribuire modelli di ML.