DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 지원 소프트웨어 개발, 자동화 및 최적화를 위해 DeepSeek Coder를 구현하려는 중급 개발자, 데이터 엔지니어 및 소프트웨어 팀을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 대규모 프로젝트에 AI 지원 코드 생성 및 리팩토링을 구현합니다.
• AI 기반 디버깅을 활용하여 소프트웨어 안정성을 향상합니다.
• DeepSeek Coder를 DevOps 및 CI/CD 파이프라인에 통합합니다.
• 소프트웨어 엔지니어링 워크플로우에서 지능형 자동화를 위해 AI를 활용하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 실제 응용 프로그램에서 DeepSeek LLM의 효과를 극대화하기 위한 신속한 엔지니어링 전략을 숙지하고자 하는 고급 AI 엔지니어, 개발자 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI 응답을 최적화하기 위해 고급 프롬프트를 작성합니다.
• 정확성과 일관성을 위해 AI가 생성한 텍스트를 제어하고 개선합니다.
• 신속한 체이닝과 컨텍스트 관리 기술을 활용합니다.
• 즉각적인 엔지니어링을 통해 편견을 완화하고 윤리적인 AI 사용을 강화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 개념화부터 최종 결과물까지 설계 프로세스에 AI를 통합하려는 중급에서 고급 수준의 건축가, 도시 계획자 및 디자인 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI 기반 텍스트-비디오 및 이미지 생성 도구를 사용하여 디자인 반복 작업을 생성합니다.
• AI를 활용해 평면도, 단면도, 입면도, 재료 선택을 만듭니다.
• AI 기반 설계 검증을 통해 규정 준수를 보장합니다.
• AI 워크플로를 Revit 및 기타 렌더링 도구에 통합합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AI 기반 애플리케이션을 구축하기 위해 DeepSeek API를 활용하려는 중급 개발자, 소프트웨어 엔지니어 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DeepSeek API의 기능을 이해합니다.
• DeepSeek API를 애플리케이션에 통합합니다.
• AI 기반 자동화 및 챗봇을 구현합니다.
• API 성능을 최적화하고 API 호출을 효과적으로 관리합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 보안, 규정 준수 및 윤리적 AI 관행을 보장하면서 비즈니스 환경 내에서 DeepSeek 모델을 배포, 최적화 및 확장하려는 고급 수준의 AI 아키텍트, 엔터프라이즈 개발자 및 CTO를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 기업 환경에 DeepSeek 모델을 배포합니다.
• 성능과 확장성을 위해 AI 모델을 최적화합니다.
• AI 애플리케이션에서 데이터 보안과 규정 준수를 보장합니다.
• 비즈니스 솔루션에 윤리적인 AI 관행을 구현하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 지능형 AI 에이전트와 자율 시스템을 구축하기 위해 DeepSeek을 활용하고자 하는 고급 AI 엔지니어, 로봇 개발자 및 자동화 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DeepSeek AI 모델의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• DeepSeek을 의사결정 및 자동화를 위한 AI 에이전트에 통합합니다.
• 자율 시스템을 훈련하기 위해 강화 학습 기술을 적용합니다.
• 실제 환경에 AI 기반 자율 에이전트를 배포합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DeepSeek를 사용하여 지속 가능성을 위한 AI 기반 분석, 기후 활동을 위한 예측 모델링, 사회적 이익을 위한 책임 있는 AI 애플리케이션을 적용하려는 중급 수준의 지속 가능성 전문가, 연구자 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 지속 가능성 관련 데이터 분석을 위해 DeepSeek 모델을 사용합니다.
• 기후 변화 모델링, 자원 최적화, 생물다양성 모니터링에 AI를 적용합니다.
• 사회적 영향과 지속 가능한 개발 목표(SDG)를 위한 AI 기반 솔루션을 개발합니다.
• 지속 가능성 애플리케이션에서 책임감 있는 AI 관행을 보장하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 지원 쓰기, 자동 미디어 생성 및 콘텐츠 제작 워크플로를 활용하고자 하는 중급 콘텐츠 제작자, 마케터 및 미디어 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DeepSeek 모델을 사용하여 고품질 텍스트 콘텐츠를 생성합니다.
• 블로그, 소셜 미디어, 마케팅 캠페인을 위한 콘텐츠 생성 워크플로를 자동화합니다.
• 기존 콘텐츠 관리 시스템에 AI 도구를 통합합니다.
• AI 기반의 아이디어 창출과 구조화를 통해 창의성과 효율성을 향상시킵니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 예측 모델링, 데이터 시각화 및 전략적 의사 결정을 위해 DeepSeek를 활용하고자 하는 중급 수준의 비즈니스 분석가, 관리자 및 의사 결정자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DeepSeek를 사용하여 비즈니스 데이터를 분석하고 통찰력을 얻으세요.
• 사업 예측을 위해 예측 모델링을 적용합니다.
• 보고 및 비즈니스 인텔리전스 워크플로를 자동화합니다.
• AI 기반 분석으로 의사 결정을 개선하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 콘텐츠 생성, 자동화 및 비즈니스 인텔리전스를 위한 DeepSeek의 오픈 소스 모델을 활용하고자 하는 초보 수준의 비기술 전문가 및 기업가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 노코드 AI의 기본과 비즈니스에서의 적용 방법을 알아보세요.
• 콘텐츠 생성 및 자동화를 위해 DeepSeek 모델을 사용하세요.
• Zapier, Make, Notion 등의 플랫폼을 사용하여 기존 워크플로에 AI 도구를 통합합니다.
• AI를 활용해 비즈니스 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 생성합니다.
• 생산성과 의사결정을 개선하기 위한 AI 기반 전략을 개발하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포 및 관리하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS EKS(Elastic Kubernetes 서비스)를 사용하여 온프레미스와 클라우드에서 Kubeflow을 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes를 기반으로 ML 워크플로를 구축, 배포 및 관리합니다.
• 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하세요.
• Kubeflow을 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에서 ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 워크로드 제공을 구축하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포 및 관리하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 온프레미스 및 클라우드에 Kubeflow을 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes를 기반으로 ML 워크플로를 구축, 배포 및 관리합니다.
• 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하세요.
• Kubeflow을 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에서 ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 워크로드 제공을 구축하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Machine Learning 워크로드를 AWS EC2 서버에 배포하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS에 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성합니다.
• EKS(Elastic Kubernetes Service)를 사용하여 AWS에서 Kubernetes 클러스터 초기화 작업을 단순화합니다.
• 프로덕션에서 ML 모델을 자동화하고 관리하기 위한 Kubernetes 파이프라인을 생성하고 배포합니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU 및 머신에서 ML 모델을 훈련하고 배포합니다.
• 다른 AWS 관리형 서비스를 활용하여 ML 애플리케이션을 확장합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Machine Learning 워크로드를 Azure 클라우드에 배포하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Azure에 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성합니다.
• AKS(Azure Kubernetes Service)를 사용하여 Azure에서 Kubernetes 클러스터 초기화 작업을 단순화합니다.
• 프로덕션에서 ML 모델을 자동화하고 관리하기 위한 Kubernetes 파이프라인을 생성하고 배포합니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU 및 머신에서 ML 모델을 훈련하고 배포합니다.
• 다른 AWS 관리형 서비스를 활용하여 ML 애플리케이션을 확장합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ML 모델 구축을 넘어 ML 모델 생성, 추적 및 배포 프로세스를 최적화하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• MLflow 및 관련 ML 라이브러리와 프레임워크를 설치하고 구성합니다.
• ML 모델의 추적성, 재현성, 배포 가능성의 중요성을 인식합니다.
• ML 모델을 다양한 퍼블릭 클라우드, 플랫폼 또는 온프레미스 서버에 배포합니다.
• 여러 사용자가 프로젝트에서 공동 작업할 수 있도록 ML 배포 프로세스를 확장합니다.
• ML 모델을 실험, 재현, 배포하기 위한 중앙 레지스트리를 설정합니다.