DeepSeek: Tối ưu hóa và Triển khai Mô hình Nâng cao Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các lập trình viên, kỹ sư dữ liệu và các đội phát triển phần mềm có trình độ trung cấp, muốn triển khai DeepSeek Coder cho phát triển, tự động hóa và tối ưu hóa phần mềm hỗ trợ bởi AI.

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

• Triển khai tạo mã và tái cấu trúc mã hỗ trợ bởi AI trong các dự án lớn.
• Sử dụng gỡ lỗi bằng AI để tăng cường tính đáng tin cậy của phần mềm.
• Tích hợp DeepSeek Coder vào các pipeline DevOps và CI/CD.
• Sử dụng AI để tự động hóa thông minh trong các quy trình phát triển phần mềm.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại địa điểm do giảng viên hướng dẫn này nhằm vào các kỹ sư AI, nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu ở trình độ nâng cao, mong muốn nắm vững các chiến lược xây dựng prompt để tối đa hóa hiệu quả của DeepSeek LLM trong các ứng dụng thực tế.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng các prompt nâng cao để tối ưu hóa phản hồi AI.
• Kiểm soát và tinh chỉnh văn bản do AI sinh ra để đảm bảo độ chính xác và nhất quán.
• Tận dụng các kỹ thuật nối prompt và quản lý bối cảnh.
• Giảm thiểu thiên vị và nâng cao sử dụng AI có đạo đức trong xây dựng prompt.

Khóa học trực tiếp hướng dẫn qua (trực tuyến hoặc tại chỗ) được hướng đến các nhà phát triển, kỹ sư phần mềm, và nhà khoa học dữ liệu trung cấp muốn sử dụng API DeepSeek để xây dựng các ứng dụng được tích hợp AI.

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

• Hiểu được khả năng của API DeepSeek.
• Tích hợp API DeepSeek vào các ứng dụng.
• Triển khai tự động hóa và chatbot được tích hợp AI.
• Tối ưu hóa hiệu suất API và quản lý hiệu quả các cuộc gọi API.

Khoá học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại cơ sở) được hướng tới các kiến trúc sư AI cấp cao, nhà phát triển doanh nghiệp và CTO muốn triển khai, tối ưu hóa và mở rộng các mô hình DeepSeek trong môi trường doanh nghiệp trong khi đảm bảo an ninh, tuân thủ và thực hành AI đạo đức.

Sau khi hoàn thành khóa học, các thành viên sẽ có thể:

• 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.
• Triển khai các thực hành AI đạo đức trong các giải pháp doanh nghiệp.

Khóa học trực tiếp do giáo viên dẫn dắt, có thể tham gia trực tuyến hoặc tại chỗ, được thiết kế cho các chuyên gia và doanh nhân không chuyên về kỹ thuật, có trình độ đầu tiên, muốn tận dụng các mô hình open-source của DeepSeek để tạo nội dung, tự động hóa và thông minh kinh doanh.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các học viên sẽ có thể:

• Hiểu các nền tảng cơ bản về AI không cần code và ứng dụng trong kinh doanh.
• Sử dụng các mô hình của DeepSeek để tạo nội dung và tự động hóa.
• Tích hợp các công cụ AI vào các quy trình làm việc hiện có bằng cách sử dụng các nền tảng như Zapier, Make và Notion.
• Phân tích dữ liệu kinh doanh và tạo ra các thông tin hành động bằng AI.
• Phát triển các chiến lược dựa trên AI để cải thiện năng suất và quyết định.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm mục đích hướng dẫn các lập trình viên và nhà phát triển từ mức cơ bản đến trung cấp muốn sử dụng DeepSeek Coder để nâng cao hiệu quả và năng suất lập trình.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu về khả năng và hạn chế của DeepSeek Coder.
• Sinh ra các đoạn code chất lượng cao với sự trợ giúp của AI.
• Sử dụng DeepSeek Coder để gỡ lỗi và tối ưu hóa code.
• Tự động hóa các nhiệm vụ lập trình lặp đi lặp lại bằng công cụ AI.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại địa điểm này do giảng viên hướng dẫn, dành cho các kỹ sư, nhà khoa học dữ liệu và nhà nghiên cứu có trình độ trung cấp muốn tận dụng DeepSeek Math để giải quyết các phương trình phức tạp và DeepSeek Vision để xử lý hình ảnh dựa trên AI.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng DeepSeek Math để giải quyết các bài toán với sự hỗ trợ của AI.
• Áp dụng DeepSeek Vision cho phân tích hình ảnh và phát hiện đối tượng.
• Tích hợp các công cụ toán học và thị giác dựa trên AI vào ứng dụng.
• Tối ưu hóa mô hình AI để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa điểm (online or onsite) này được hướng tới các nhà nghiên cứu AI cấp cao, kỹ sư học máy và nhà phát triển muốn tinh chỉnh các mô hình DeepSeek LLM để tạo ra các ứng dụng AI chuyên biệt, phù hợp với các ngành nghề, lĩnh vực hoặc nhu cầu kinh doanh cụ thể.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và khả năng của các mô hình DeepSeek, bao gồm DeepSeek-R1 và DeepSeek-V3.
• Chuẩn bị bộ dữ liệu và xử lý dữ liệu trước khi tinh chỉnh.
• Tinh chỉnh DeepSeek LLM cho các ứng dụng riêng lĩnh vực.
• Tối ưu hóa và triển khai các mô hình tinh chỉnh một cách hiệu quả.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn hiểu các nguyên tắc cơ bản của AI và kiến trúc cũng như các ứng dụng của DeepSeek.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản về AI và LLM.
• Khám phá kiến trúc của DeepSeek và các trường hợp sử dụng của nó.
• Áp dụng các khái niệm AI nền tảng vào các tình huống thực tế.
• Có được những hiểu biết sâu sắc về các cân nhắc về đạo đức trong phát triển AI.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trên mạng hoặc tại chỗ) được thiết kế dành cho những người tham gia mới bắt đầu muốn hiểu về các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn, khám phá cách hoạt động của DeepSeek LLM và các mô hình cụ thể của nó, cũng như tìm hiểu các ứng dụng thực tế trong kinh doanh và cuộc sống hàng ngày.

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

• Hiểu được các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
• Hiểu về kiến trúc và chức năng của DeepSeek LLM, bao gồm DeepSeek-R1 và DeepSeek-V3.
• Nhận diện các ứng dụng thực tế của DeepSeek LLM trong các bối cảnh kinh doanh khác nhau.
• Triển khai các dự án cơ bản sử dụng DeepSeek LLM cho các nhiệm vụ hàng ngày.

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.

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.