DeepSeek: Tối ưu hóa và Triển khai Mô hình Nâng cao Training Course

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển, kỹ sư dữ liệu và đội ngũ phần mềm ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai DeepSeek Coder để hỗ trợ phát triển phần mềm, tự động hóa và tối ưu hóa bằng AI.

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

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

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

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

• Soạn thảo các nhắc lệnh nâng cao để tối ưu hóa phản hồi của AI.
• Kiểm soát và tinh chỉnh văn bản do AI tạo ra để đảm bảo tính chính xác và nhất quán.
• Tận dụng kỹ thuật xích nhắc lệnh và quản lý ngữ cảnh.
• Giảm thiểu thiên kiến và nâng cao việc sử dụng AI có đạo đức trong kỹ thuật nhắc lệnh.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển, kỹ sư phần mềm và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng các API DeepSeek để xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI.

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

• Hiểu rõ khả năng của các API DeepSeek.
• Tích hợp các API DeepSeek vào ứng dụng.
• Triển khai tự động hóa và chatbot hỗ trợ AI.
• Tối ưu hóa hiệu suất API và quản lý các cuộc gọi API 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 các kiến trúc sư AI cấp cao, nhà phát triển doanh nghiệp và 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 an ninh, tuân thủ và các thực hành AI có đạo đức.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia 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.
• Thực hiện các thực hành AI có đạo đức trong các giải pháp kinh doanh.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người chuyên nghiệp và doanh nhân không có chuyên môn kỹ thuật, ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn tận dụng các mô hình mã nguồn mở của DeepSeek cho việc tạo nội dung, tự động hóa và thông minh nghiệp vụ.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AI không cần viết mã và các ứng dụng của nó trong kinh doanh.
• Sử dụng các mô hình DeepSeek để tạo nội dung và tự động hóa.
• Tích hợp các công cụ AI vào 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 những hiểu biết sâu sắc có thể hành động bằng cách sử dụng AI.
• Phát triển các chiến lược dựa trên AI để cải thiện năng suất và khả năng ra quyết định.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các lập trình viên và nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn tận dụng DeepSeek Coder để nâng cao hiệu quả và năng suất lập trình.

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

• Hiểu rõ khả năng và hạn chế của DeepSeek Coder.
• Tạo các đoạn mã chất lượng cao bằng sự hỗ trợ của AI.
• Sử dụng DeepSeek Coder để gỡ lỗi và tối ưu hóa mã.
• Tự động hóa các tác vụ lập trình lặp đi lặp lại bằng các công cụ AI.

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

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

• Sử dụng DeepSeek Math để hỗ trợ giải quyết vấn đề bằng AI.
• Áp dụng DeepSeek Vision để phân tích hình ảnh và phát hiện đối tượng.
• Tích hợp các công cụ toán học và trực quan hỗ trợ AI vào ứng dụng.
• Tối ưu hóa các mô hình AI để đạt độ chính xác và hiệu quả cao.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà nghiên cứu AI nâng cao, kỹ sư học máy và nhà phát triển mong muốn tinh chỉnh các mô hình LLM DeepSeek để tạo các ứng dụng AI chuyên biệt, phù hợp với các ngành, lĩnh vực hoặc nhu cầu kinh doanh cụ thể.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người 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 tiền xử lý dữ liệu để tinh chỉnh.
• Tinh chỉnh LLM DeepSeek cho các ứng dụng cụ thể theo lĩnh vực.
• Tối ưu hóa và triển khai các mô hình đã 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 đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (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 mô hình ngôn ngữ lớn, khám phá cách hoạt động của DeepSeek LLM và các mô hình cụ thể của nó, đồng thời khám phá các ứng dụng thực tế trong kinh doanh và cuộc sống hàng ngày.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
• Hiểu kiến trúc và chức năng của DeepSeek LLM, bao gồm DeepSeek-R1 và DeepSeek-V3.
• Xác định 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 tác 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 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, 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, 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.