Cursos de DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, engenheiros de dados e equipes de software que desejam implementar o DeepSeek Coder para desenvolvimento, automação e otimização de software assistido por IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar geração e refatoração de código assistido por IA em projetos de grande escala.
• Aproveite a depuração alimentada por IA para aumentar a confiabilidade do software.
• Integre o DeepSeek Coder em DevOps e pipelines de CI / CD.
• Usar IA para automação inteligente em fluxos de trabalho de engenharia de software.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros, desenvolvedores e analistas de dados de IA de nível avançado que desejam dominar estratégias de engenharia imediata para maximizar a eficácia do DeepSeek LLM em aplicativos do mundo real.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Crie prompts avançados para otimizar as respostas de IA.
• Controlar e refinar o texto gerado pela IA para obter precisão e consistência.
• Aproveite as técnicas de encadeamento de prompt e gerenciamento de contexto.
• Mitigar vieses e aprimorar o uso ético de IA na engenharia de prompt.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a arquitetos de nível intermediário a avançado, planejadores urbanos e profissionais de design que desejam integrar a IA em seu processo de design, desde a conceituação até os resultados finais.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Gerar iterações de design usando ferramentas de geração de texto para vídeo e imagem alimentadas por IA.
• Use a IA para criar plantas baixas, seções, elevações e seleções de materiais.
• Garantir a conformidade com os regulamentos usando a validação de projeto orientada por IA.
• Integrar fluxos de trabalho de IA no Revit e noutras ferramentas de renderização.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, engenheiros de software e cientistas de dados que desejam aproveitar as APIs DeepSeek para criar aplicativos alimentados por IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os recursos de DeepSeek APIs.
• Integrar DeepSeek APIs em aplicativos.
• Implemente automação e chatbots alimentados por IA.
• Otimize o desempenho da API e gerencie as chamadas de API com eficiência.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a arquitetos de IA de nível avançado, desenvolvedores corporativos e CTOs que desejam implantar, otimizar e dimensionar modelos DeepSeek em ambientes de negócios, garantindo segurança, conformidade e práticas éticas de IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implantar modelos DeepSeek em ambientes corporativos.
• Otimize os modelos de IA para desempenho e escalabilidade.
• Garanta a segurança e a conformidade dos dados em aplicativos de IA.
• Implementar práticas éticas de IA em soluções de negócios.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de IA de nível avançado, desenvolvedores de robótica e especialistas em automação que desejam aproveitar DeepSeek para construir agentes inteligentes de IA e sistemas autônomos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e os recursos dos modelos de IA DeepSeek.
• Integrar DeepSeek em agentes de IA para tomada de decisão e automação.
• Aplicar técnicas de aprendizagem por reforço para treinar sistemas autónomos.
• Implementar agentes autónomos orientados para a IA em ambientes do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de sustentabilidade de nível intermediário, pesquisadores e desenvolvedores de IA que desejam usar DeepSeek para aplicar análises orientadas por IA para sustentabilidade, modelagem preditiva para ação climática e aplicações de IA responsáveis para o bem social.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Use modelos DeepSeek para análise de dados relacionados à sustentabilidade.
• Aplicar IA para modelagem de mudanças climáticas, otimização de recursos e monitoramento da biodiversidade.
• Desenvolver soluções orientadas para IA para impacto social e objetivos de desenvolvimento sustentável (SDGs).
• Garantir práticas responsáveis de IA em aplicações de sustentabilidade.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a criadores de conteúdo de nível intermediário, profissionais de marketing e profissionais de mídia que desejam aproveitar DeepSeek para escrita assistida por IA, geração de mídia automatizada e fluxos de trabalho de produção de conteúdo.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Gerar conteúdo de texto de alta qualidade usando modelos DeepSeek.
• Automatize os fluxos de trabalho de criação de conteúdo para blogs, mídias sociais e campanhas de marketing.
• Integrar ferramentas de IA em sistemas de gerenciamento de conteúdo existentes.
• Aumente a criatividade e a eficiência com a ideação e a estruturação orientadas por IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a analistas de negócios de nível intermediário, gerentes e tomadores de decisão que desejam aproveitar DeepSeek para modelagem preditiva, visualização de dados e tomada de decisões estratégicas.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Use DeepSeek para analisar dados de negócios e gerar insights.
• Aplicar modelagem preditiva para previsão de negócios.
• Automatize os fluxos de trabalho de relatórios e inteligência de negócios.
• Melhore a tomada de decisões com análises baseadas em IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais e empreendedores não técnicos de nível iniciante que desejam aproveitar os modelos de código aberto da DeepSeek para criação de conteúdo, automação e inteligência de negócios.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da IA sem código e suas aplicações em negócios.
• Utilizar modelos DeepSeek para geração e automação de conteúdo.
• Integrar ferramentas de IA em fluxos de trabalho existentes usando plataformas como Zapier, Make e Notion.
• Analisar dados comerciais e gerar conhecimentos acionáveis utilizando a IA.
• Desenvolver estratégias baseadas em IA para melhorar a produtividade e a tomada de decisões.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
• Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
• Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
• Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning em um servidor AWS EC2.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários na AWS.
• Use o EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes na AWS.
• Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
• Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
• Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning na nuvem do Azure.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
• Use o Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
• Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
• Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
• Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam ir além da construção de modelos de ML e otimizar o processo de criação, rastreamento e implantação de modelos de ML.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar MLflow e bibliotecas e estruturas de ML relacionadas.
• Apreciar a importância da rastreabilidade, reprodutibilidade e implantação de um modelo de ML
• Implantar modelos de ML em diferentes nuvens públicas, plataformas ou servidores locais.
• Dimensionar o processo de implementação de ML para acomodar vários utilizadores que colaboram num projeto.
• Criar um registo central para experimentar, reproduzir e implementar modelos de ML.