Curso de DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de nivel intermedio, ingenieros de datos y equipos de software que desean implementar DeepSeek Coder para el desarrollo de software asistido por IA, la automatización y la optimización.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar la generación y refactorización de código asistida por IA en proyectos a gran escala.
• Aprovechar la depuración impulsada por IA para mejorar la confiabilidad del software.
• Integrar DeepSeek Coder en DevOps y en las tuberías de CI/CD.
• Usar IA para la automatización inteligente en flujos de trabajo de ingeniería de software.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigido a ingenieros, desarrolladores y analistas de datos de IA de nivel avanzado que desean dominar las estrategias de ingeniería de prompts para maximizar la efectividad de DeepSeek LLM en aplicaciones del mundo real.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Elaborar solicitudes avanzadas para optimizar las respuestas de IA.
• Controlar y refinar el texto generado por IA para que sea preciso y coherente.
• Aprovechar las técnicas de encadenamiento de comandos y gestión del contexto.
• Mitigar sesgos y mejorar el uso ético de la IA en la ingeniería de comandos.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (online o presencial) está destinado a arquitectos, urbanistas y profesionales del diseño de nivel intermedio a avanzado que desean integrar la IA en su proceso de diseño, desde la conceptualización hasta los entregables finales.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Generar iteraciones de diseño utilizando herramientas de generación de texto a video e imagen impulsadas por IA.
• Usar IA para crear planos de planta, secciones, elevaciones y selecciones de materiales.
• Asegurar el cumplimiento de las regulaciones mediante la validación de diseño impulsada por IA.
• Integrar flujos de trabajo de IA en Revit y otras herramientas de renderizado.

Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigido a desarrolladores de nivel intermedio, ingenieros de software y científicos de datos que desean aprovechar las APIs de DeepSeek para construir aplicaciones potenciadas por IA.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender las capacidades de las API de DeepSeek.
• Integrar las API de DeepSeek en aplicaciones.
• Implementar automatización ychatbots potenciados por IA.
• Optimizar el rendimiento de la API y gestionar las llamadas a la API de manera efectiva.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigido a arquitectos de IA, desarrolladores empresariales y CTO de nivel avanzado que desean implementar, optimizar y escalar modelos DeepSeek dentro de entornos empresariales, asegurando la seguridad, el cumplimiento y las prácticas de IA ética.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar modelos DeepSeek en entornos empresariales.
• Optimizar modelos de IA para rendimiento y escalabilidad.
• Garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento en las aplicaciones de IA.
• Implementar prácticas de IA ética en soluciones comerciales.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de IA, desarrolladores de robótica y especialistas en automatización de nivel avanzado que desean aprovechar DeepSeek para construir agentes inteligentes de IA y sistemas autónomos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender la arquitectura y las capacidades de los modelos de IA DeepSeek.
• Integrar DeepSeek en agentes de IA para la toma de decisiones y la automatización.
• Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo para entrenar sistemas autónomos.
• Desplegar agentes autónomos impulsados por IA en entornos del mundo real.

Este entrenamiento práctico dirigido por instructores en Argentina (en línea o en el sitio) está destinado a profesionales intermedios en sostenibilidad, investigadores y desarrolladores de IA que deseen utilizar DeepSeek para aplicar análisis impulsados por IA para la sostenibilidad, modelado predictivo para la acción climática y aplicaciones de IA responsable para el bien social.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Utilizar modelos DeepSeek para el análisis de datos relacionados con la sostenibilidad.
• Aplicar IA para la modelación del cambio climático, la optimización de recursos y el monitoreo de biodiversidad.
• Desarrollar soluciones impulsadas por IA para el impacto social y los objetivos de desarrollo sostenible (ODS).
• Asegurar prácticas de IA responsable en aplicaciones de sostenibilidad.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a creadores de contenido, comercializadores y profesionales de los medios de comunicación de nivel intermedio que desean aprovechar DeepSeek para la escritura asistida por IA, la generación de medios automatizada y los flujos de trabajo de producción de contenido.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Generar contenido de texto de alta calidad utilizando modelos DeepSeek.
• Automatizar flujos de trabajo de creación de contenido para blogs, redes sociales y campañas de marketing.
• Integrar herramientas de IA en sistemas de gestión de contenido existentes.
• Mejorar la creatividad y la eficiencia con la ideación y estructuración impulsadas por IA.

Este curso de formación en vivo guiado por un instructor en Argentina (en línea o en el lugar) está dirigido a analistas de negocios, gerentes y tomadores de decisiones de nivel intermedio que desean aprovechar DeepSeek para modelado predictivo, visualización de datos y toma de decisiones estratégicas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Usar DeepSeek para analizar datos comerciales y generar ideas.
• Aplicar modelado predictivo para pronósticos comerciales.
• Automatizar los informes y los flujos de trabajo de inteligencia comercial.
• Mejorar la toma de decisiones con analíticas impulsadas por IA.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigido a profesionales no técnicos y emprendedores de nivel principiante que desean aprovechar los modelos de código abierto de DeepSeek para la creación de contenido, la automatización y la inteligencia empresarial.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los conceptos básicos de la inteligencia artificial sin código y sus aplicaciones en los negocios.
• Utilizar modelos DeepSeek para generación de contenido y automatización.
• Integrar herramientas de IA en flujos de trabajo existentes utilizando plataformas como Zapier, Make y Notion.
• Analizar datos comerciales y generar información accionable utilizando IA.
• Desarrollar estrategias impulsadas por IA para mejorar la productividad y la toma de decisiones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en un servidor de AWS EC2.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en AWS.
• Utilice EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
• Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
• Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
• Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en la nube de Azure.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en Azure.
Use Azure Kubernetes
• Service (AKS) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
• Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
• Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
• Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
• Apreciar la importancia de la trazabilidad, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
• Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
• Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
• Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.