DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment Training Course

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, insinyur data, dan tim perangkat lunak yang ingin menerapkan DeepSeek Coder untuk pengembangan perangkat lunak, otomatisasi, dan pengoptimalan yang dibantu AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Terapkan pembuatan dan pemfaktoran ulang kode berbantuan AI dalam proyek berskala besar.
• Memanfaatkan debugging bertenaga AI untuk meningkatkan keandalan perangkat lunak.
• Integrasikan DeepSeek Coder ke dalam jalur DevOps dan CI/CD.
• Gunakan AI untuk otomatisasi cerdas dalam alur kerja rekayasa perangkat lunak.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para insinyur AI, pengembang, dan analis data tingkat lanjut yang ingin menguasai strategi rekayasa cepat untuk memaksimalkan efektivitas DeepSeek LLM dalam aplikasi dunia nyata.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Susun perintah tingkat lanjut untuk mengoptimalkan respons AI.
• Kontrol dan perbaiki teks yang dihasilkan AI untuk akurasi dan konsistensi.
• Memanfaatkan teknik rantai perintah dan manajemen konteks.
• Mengurangi bias dan meningkatkan penggunaan AI yang etis dalam rekayasa cepat.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk arsitek tingkat menengah hingga tingkat lanjut, perencana kota, dan profesional desain yang ingin mengintegrasikan AI ke dalam proses desain mereka, dari konseptualisasi hingga hasil akhir.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Hasilkan iterasi desain menggunakan alat pembangkit teks ke video dan gambar bertenaga AI.
• Gunakan AI untuk membuat denah lantai, bagian, elevasi, dan pemilihan material.
• Pastikan kepatuhan terhadap peraturan menggunakan validasi desain berbasis AI.
• Integrasikan alur kerja AI ke dalam Revit dan alat rendering lainnya.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, insinyur perangkat lunak, dan ilmuwan data yang ingin memanfaatkan DeepSeek API untuk membangun aplikasi bertenaga AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami kemampuan DeepSeek API.
• Integrasikan DeepSeek API ke dalam aplikasi.
• Terapkan otomatisasi bertenaga AI dan chatbot.
• Optimalkan kinerja API dan kelola panggilan API secara efektif.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk arsitek AI tingkat lanjut, pengembang perusahaan, dan CTO yang ingin menerapkan, mengoptimalkan, dan meningkatkan skala model DeepSeek dalam lingkungan bisnis sambil memastikan keamanan, kepatuhan, dan praktik AI yang etis.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Terapkan model DeepSeek di lingkungan perusahaan.
• Optimalkan model AI untuk kinerja dan skalabilitas.
• Pastikan keamanan dan kepatuhan data dalam aplikasi AI.
• Terapkan praktik AI yang etis dalam solusi bisnis.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para insinyur AI tingkat lanjut, pengembang robotika, dan spesialis otomasi yang ingin memanfaatkan DeepSeek untuk membangun agen AI cerdas dan sistem otonom.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dan kemampuan model AI DeepSeek.
• Integrasikan DeepSeek ke dalam agen AI untuk pengambilan keputusan dan otomatisasi.
• Terapkan teknik pembelajaran penguatan untuk melatih sistem otonom.
• Terapkan agen otonom berbasis AI di lingkungan dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para profesional keberlanjutan tingkat menengah, peneliti, dan pengembang AI yang ingin menggunakan DeepSeek untuk menerapkan analisis berbasis AI untuk keberlanjutan, pemodelan prediktif untuk aksi iklim, dan aplikasi AI yang bertanggung jawab untuk kebaikan sosial.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Gunakan model DeepSeek untuk analisis data terkait keberlanjutan.
• Terapkan AI untuk pemodelan perubahan iklim, pengoptimalan sumber daya, dan pemantauan keanekaragaman hayati.
• Mengembangkan solusi berbasis AI untuk dampak sosial dan tujuan pembangunan berkelanjutan (SDGs).
• Pastikan praktik AI yang bertanggung jawab dalam aplikasi keberlanjutan.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur dalam Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pembuat konten, pemasar, dan profesional media tingkat menengah yang ingin memanfaatkan DeepSeek untuk penulisan dengan bantuan AI, pembuatan media otomatis, dan alur kerja produksi konten.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Hasilkan konten teks berkualitas tinggi menggunakan model DeepSeek.
• Otomatisasi alur kerja pembuatan konten untuk blog, media sosial, dan kampanye pemasaran.
• Integrasikan alat AI ke dalam sistem manajemen konten yang ada.
• Tingkatkan kreativitas dan efisiensi dengan ide dan penataan yang digerakkan oleh AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk analis bisnis, manajer, dan pengambil keputusan tingkat menengah yang ingin memanfaatkan DeepSeek untuk pemodelan prediktif, visualisasi data, dan pengambilan keputusan strategis.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Gunakan DeepSeek untuk menganalisis data bisnis dan menghasilkan wawasan.
• Terapkan model prediktif untuk peramalan bisnis.
• Otomatisasi pelaporan dan alur kerja intelijen bisnis.
• Tingkatkan pengambilan keputusan dengan analitik bertenaga AI.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional non-teknis dan pengusaha tingkat pemula yang ingin memanfaatkan model sumber terbuka DeepSeek untuk pembuatan konten, otomatisasi, dan intelijen bisnis.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar AI tanpa kode dan penerapannya dalam bisnis.
• Gunakan model DeepSeek untuk pembuatan dan otomatisasi konten.
• Integrasikan alat AI ke dalam alur kerja yang ada menggunakan platform seperti Zapier, Make, dan Notion.
• Menganalisis data bisnis dan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti menggunakan AI.
• Mengembangkan strategi berbasis AI untuk meningkatkan produktivitas dan pengambilan keputusan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud menggunakan AWS EKS (Layanan Elastis Kubernetes).
• Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
• Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
• Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
• Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud.
• Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
• Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
• Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
• Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to an AWS EC2 server.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on AWS.
• Use EKS (Elastic Kubernetes Service) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on AWS.
• Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
• Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
• Leverage other AWS managed services to extend an ML application.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Azure cloud.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on Azure.
• Use Azure Kubernetes Service (AKS) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on Azure.
• Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
• Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
• Leverage other AWS managed services to extend an ML application.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk data scientist yang ingin melakukan lebih dari sekadar membuat model ML dan mengoptimalkan proses pembuatan, pelacakan, dan penerapan model ML.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan MLflow serta pustaka dan kerangka kerja ML terkait.
• Menghargai pentingnya keterlacakan, kemampuan reproduksi, dan kemampuan penerapan model ML
• Terapkan model ML ke cloud publik, platform, atau server lokal yang berbeda.
• Skalakan proses penerapan ML untuk mengakomodasi banyak pengguna yang berkolaborasi dalam sebuah proyek.
• Siapkan registri pusat untuk bereksperimen, mereproduksi, dan menerapkan model ML.