DeepSeek: Tối ưu hóa và triển khai mô hình nâng cao Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo trực tiếp có hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ trung cấp, kỹ sư dữ liệu và các nhóm phần mềm mong muốn triển khai DeepSeek Coder nhằm hỗ trợ phát triển phần mềm, tự động hóa và tối ưu hóa nhờ trí tuệ nhân tạo.

Kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:

• Triển khai tạo mã và tái cấu trúc có sự hỗ trợ của AI trong các dự án quy mô lớn.
• Tận dụng khả năng gỡ lỗi dựa trên AI để nâng cao độ tin cậy của phần mềm.
• Tích hợp DeepSeek Coder vào các quy trình DevOps và CI/CD.
• Sử dụng AI để tự động hóa thông minh trong các quy trình kỹ thuật phần mềm.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các kỹ sư AI, nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu ở trình độ nâng cao, những người mong muốn làm chủ các chiến lược kỹ thuật prompt để tối đa hóa hiệu quả của DeepSeek LLM trong các ứng dụng thực tế.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Thiết kế các prompt nâng cao nhằm tối ưu hóa phản hồi của AI.
• Kiểm soát và tinh chỉnh văn bản do AI tạo ra để đảm bảo độ chính xác và tính nhất quán.
• Ứng dụng các kỹ thuật liên kết prompt (prompt chaining) và quản lý ngữ cảnh.
• Giảm thiểu thiên kiến và nâng cao việc sử dụng AI có đạo đức trong kỹ thuật prompt.

Khóa học trực tiếp do giáo viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến kiến trúc sư, quy hoạch đô thị và các chuyên gia thiết kế có trình độ trung cấp đến cao cấp, muốn tích hợp AI vào quá trình thiết kế của mình, từ ý tưởng ban đầu đến sản phẩm cuối cùng.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Tạo các phiên bản thiết kế bằng công cụ tạo video và hình ảnh từ văn bản do AI cung cấp.
• Sử dụng AI để tạo sơ đồ tầng, cắt mặt, phác thảo và lựa chọn vật liệu.
• Đảm bảo tuân thủ quy định bằng cách sử dụng AI kiểm tra thiết kế.
• Tích hợp các luồng làm việc của AI vào Revit và các công cụ xử lý khác.

Khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ trung cấp, kỹ sư phần mềm và nhà khoa học dữ liệu mong muốn tận dụng DeepSeek APIs để xây dựng các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI.

Sau khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:

• Nắm vững các khả năng của DeepSeek APIs.
• Tích hợp DeepSeek APIs vào ứng dụng.
• Xây dựng các quy trình tự động hóa và chatbot được hỗ trợ bởi AI.
• Tối ưu hóa hiệu suất API và quản lý các cuộc gọi API hiệu quả.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm dành cho các kiến trúc sư AI trình độ cao cấp, nhà phát triển doanh nghiệp và Giám đốc công nghệ (CTO) mong muốn triển khai, tối ưu hóa và mở rộng quy mô các mô hình DeepSeek trong môi trường kinh doanh, đồng thời đảm bảo các biện pháp an ninh, tuân thủ và đạo đức trong AI.

Kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:

• Triển khai các mô hình DeepSeek trong môi trường doanh nghiệp.
• Tối ưu hóa các mô hình AI để đạt hiệu suất và khả năng mở rộng.
• Đảm bảo an ninh dữ liệu và tuân thủ trong các ứng dụng AI.
• Áp dụng các thực hành AI có đạo đức vào các giải pháp kinh doanh.

Khóa đào tạo trực tiếp do chuyên gia hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư AI trình độ nâng cao, nhà phát triển robot và chuyên gia tự động hóa, những người muốn tận dụng DeepSeek để xây dựng các tác nhân AI thông minh và hệ thống tự trị.

Kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ kiến trúc và khả năng của các mô hình AI DeepSeek.
• Tích hợp DeepSeek vào các tác nhân AI phục vụ cho việc ra quyết định và tự động hóa.
• Áp dụng các kỹ thuật học tăng cường để huấn luyện các hệ thống tự trị.
• Triển khai các tác nhân tự trị điều khiển bởi AI trong môi trường thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (học trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm mục tiêu dành cho các chuyên gia phát triển bền vững, nhà nghiên cứu và lập trình viên AI ở trình độ trung cấp, những người mong muốn sử dụng DeepSeek để áp dụng phân tích dựa trên AI cho các mục tiêu bền vững, xây dựng mô hình dự báo cho hành động khí hậu và triển khai các ứng dụng AI có trách nhiệm vì lợi ích xã hội.

Tính đến khi kết thúc khóa đào tạo, người tham dự sẽ có khả năng:

• Sử dụng các mô hình DeepSeek để phân tích dữ liệu liên quan đến phát triển bền vững.
• Áp dụng AI trong mô hình hóa biến đổi khí hậu, tối ưu hóa tài nguyên và giám sát đa dạng sinh học.
• Xây dựng các giải pháp dựa trên AI nhằm thúc đẩy tác động xã hội và đạt được các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDGs).
• Đảm bảo thực hành AI có trách nhiệm trong các ứng dụng phát triển bền vững.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người sáng tạo nội dung, chuyên gia tiếp thị và nhân viên truyền thông ở trình độ trung cấp, những người mong muốn tận dụng DeepSeek để hỗ trợ viết bằng AI, tạo phương tiện tự động và tối ưu hóa quy trình sản xuất nội dung.

Kết thúc khóa đào tạo, người tham dự sẽ có khả năng:

• Sử dụng các mô hình DeepSeek để tạo ra nội dung văn bản chất lượng cao.
• Tự động hóa quy trình sáng tạo nội dung cho blog, mạng xã hội và các chiến dịch tiếp thị.
• Tích hợp các công cụ AI vào hệ thống quản lý nội dung hiện có.
• Nâng cao khả năng sáng tạo và hiệu quả thông qua việc lên ý tưởng và cấu trúc nội dung nhờ AI.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích kinh doanh, quản lý và người ra quyết định ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng DeepSeek để xây dựng mô hình dự báo, trực quan hóa dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định chiến lược.

Kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:

• Sử dụng DeepSeek để phân tích dữ liệu kinh doanh và tạo ra các thông tin chi tiết.
• Áp dụng mô hình dự báo cho việc dự đoán kinh doanh.
• Tự động hóa các quy trình báo cáo và hệ thống thông tin kinh doanh.
• Nâng cao khả năng ra quyết định nhờ các công cụ phân tích được hỗ trợ bởi AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc học máy trên Kubernetes.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow tại chỗ và trên đám mây bằng AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline học máy trên các kiến trúc và môi trường đám mây đa dạng.
• Sử dụng Kubeflow để tạo và quản lý các Jupyter notebook.
• Xây dựng các workload đào tạo ML, điều chỉnh siêu tham số và phục vụ trên nhiều nền tảng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn triển khai Machine Learning khối lượng công việc lên máy chủ AWS EC2.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubernetes, Kubeflow và các phần mềm cần thiết khác trên AWS.
• Sử dụng EKS (Elastic Kubernetes Service) để đơn giản hóa công việc khởi tạo một cụm Kubernetes trên AWS.
• Tạo và triển khai một quy trình Kubernetes để tự động hóa và quản lý các mô hình ML trong môi trường sản xuất.
• Huấn luyện và triển khai các mô hình ML TensorFlow trên nhiều GPU và máy chạy song song.
• Tận dụng các dịch vụ được quản lý khác của AWS để mở rộng ứng dụng ML.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn triển khai khối lượng công việc Machine Learning lên đám mây Azure.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubernetes, Kubeflow và các phần mềm cần thiết khác trên Azure.
• Sử dụng Dịch vụ Kubernetes của Azure (AKS) để đơn giản hóa công việc khởi tạo một cụm Kubernetes trên Azure.
• Tạo và triển khai một quy trình Kubernetes để tự động hóa và quản lý các mô hình ML trong sản xuất.
• Huấn luyện và triển khai các mô hình ML TensorFlow trên nhiều GPU và máy chạy song song.
• Tận dụng các dịch vụ được quản lý khác của AWS để mở rộng một ứng dụng ML.

Kubeflow là một nền tảng mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa việc xây dựng, huấn luyện và triển khai các tác vụ học máy trên Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho những chuyên gia từ mức độ cơ bản đến trung cấp muốn xây dựng các quy trình làm việc ML đáng tin cậy bằng Kubeflow.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có được kỹ năng để:

• Điều hướng hệ sinh thái và các thành phần lõi của Kubeflow.
• Xây dựng các quy trình làm việc có thể tái tạo với Kubeflow Pipelines.
• Chạy các công việc huấn luyện có khả năng mở rộng trên Kubernetes.
• Triển khai các mô hình học máy hiệu quả bằng Kubeflow Serving.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng được hướng dẫn và thảo luận hợp tác.
• Thực hành hands-on với các thành phần Kubeflow thực tế.
• Bài tập thực tế để xây dựng quy trình làm việc ML từ đầu đến cuối.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Các phiên bản tùy chỉnh của khóa đào tạo này có thể được sắp xếp để phù hợp với công nghệ và yêu cầu dự án của đội ngũ của bạn.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc học máy trên Kubernetes.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow tại chỗ và trên đám mây.
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline học máy trên các kiến trúc và môi trường đám mây đa dạng.
• Sử dụng Kubeflow để tạo và quản lý các Jupyter notebook.
• Xây dựng các workload đào tạo ML, điều chỉnh siêu tham số và phục vụ trên nhiều nền tảng.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn vượt ra ngoài việc xây dựng các mô hình ML và tối ưu hóa quy trình tạo, theo dõi và triển khai mô hình ML.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình MLflow và các thư viện và khung ML liên quan.
• Đánh giá tầm quan trọng của khả năng theo dõi, tái tạo và triển khai của một mô hình ML.
• Triển khai các mô hình ML lên các đám mây công cộng, nền tảng khác nhau hoặc các máy chủ tại chỗ.
• Mở rộng quy trình triển khai ML để đáp ứng nhiều người dùng cộng tác trong một dự án.
• Thiết lập một đăng ký trung tâm để thử nghiệm, tái tạo và triển khai các mô hình ML.