Formation DeepSeek : Optimisation et déploiement avancé des modèles

Ce cours, animé par un formateur et dispensé en direct en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux ingénieurs de données et aux équipes logicielles souhaitant mettre en œuvre DeepSeek Coder pour le développement logiciel assisté par IA, l'automatisation et l'optimisation.

Au terme de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en œuvre la génération et la refactorisation de code assistées par IA dans des projets à grande échelle.
• Exploiter le débogage piloté par l'IA pour renforcer la fiabilité des logiciels.
• Intégrer DeepSeek Coder dans les pipelines DevOps et CI/CD.
• Utiliser l'IA pour automatiser intelligemment les flux de travail d'ingénierie logicielle.

Ce cours animé par un instructeur, dispensé en direct en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse à des ingénieurs en IA, développeurs et analystes de données de niveau avancé désireux de maîtriser les stratégies d'ingénierie des invites afin de maximiser l'efficacité de DeepSeek LLM dans des applications réelles.

Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer des invites avancées pour optimiser les réponses de l'IA.
• Contrôler et affiner le texte généré par l'IA pour garantir précision et cohérence.
• Exploiter les techniques de chaînage d'invites et de gestion du contexte.
• Atténuer les biais et améliorer l'utilisation éthique de l'IA dans l'ingénierie des invites.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux architectes, planificateurs urbains et professionnels du design de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent intégrer l'IA dans leur processus de conception, du concept au produit final.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Générer des itérations de design à l'aide d'outils AI pour la génération vidéo et d'image basée sur le texte.
• Utiliser l'IA pour créer des plans, des coupes, des élévations et des choix de matériaux.
• S'assurer de la conformité avec les réglementations grâce à la validation de design pilotée par IA.
• Intégrer des flux de travail AI dans Revit et autres outils de rendu.

Cette formation en direct, animée par un instructeur en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux ingénieurs logiciels et aux scientifiques des données souhaitant exploiter les API DeepSeek pour concevoir des applications alimentées par l'IA.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les capacités des API DeepSeek.
• Intégrer les API DeepSeek dans des applications.
• Mettre en œuvre l'automatisation et les chatbots alimentés par l'IA.
• Optimiser les performances des API et gérer efficacement les appels d'API.

Ce cours, animé par un instructeur et dispensé en direct en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux architectes IA de niveau avancé, aux développeurs d'entreprise et aux DSI souhaitant déployer, optimiser et mettre à l'échelle les modèles DeepSeek dans des environnements professionnels, tout en garantissant la sécurité, la conformité et des pratiques d'IA éthiques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Déployer des modèles DeepSeek dans des environnements d'entreprise.
• Optimiser les modèles d'IA pour la performance et l'évolutivité.
• Assurer la sécurité des données et la conformité dans les applications d'IA.
• Mettre en œuvre des pratiques d'IA éthiques dans les solutions d'entreprise.

Cette formation en direct, dispensée par un instructeur en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en IA de niveau avancé, aux développeurs en robotique et aux spécialistes de l'automatisation qui souhaitent exploiter DeepSeek pour concevoir des agents IA intelligents et des systèmes autonomes.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les capacités des modèles d'IA DeepSeek.
• Intégrer DeepSeek dans des agents IA pour la prise de décision et l'automatisation.
• Appliquer des techniques d'apprentissage par renforcement pour entraîner des systèmes autonomes.
• Déployer des agents autonomes pilotés par l'IA dans des environnements réels.

Cette formation en direct, animée par un formateur en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse à des professionnels de la durabilité, des chercheurs et des développeurs d'IA de niveau intermédiaire souhaitant utiliser DeepSeek pour appliquer des analyses pilotées par l'IA à la durabilité, réaliser des modèles prédictifs en matière d'action climatique et développer des applications responsables d'IA au service du bien commun.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Utiliser les modèles DeepSeek pour des analyses de données liées à la durabilité.
• Appliquer l'IA à la modélisation du changement climatique, à l'optimisation des ressources et au suivi de la biodiversité.
• Développer des solutions pilotées par l'IA pour l'impact social et les objectifs de développement durable (ODD).
• Garantir des pratiques responsables de l'IA dans les applications liées à la durabilité.

Cette formation en direct, animée par un formateur, en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux créateurs de contenu, marketeurs et professionnels des médias de niveau intermédiaire qui souhaitent exploiter DeepSeek pour la rédaction assistée par l'IA, la génération automatisée de médias et les flux de production de contenu.

Au terme de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Générer du contenu textuel de haute qualité grâce aux modèles DeepSeek.
• Automatiser les flux de création de contenu pour les blogs, les réseaux sociaux et les campagnes marketing.
• Intégrer des outils d'IA dans les systèmes de gestion de contenu existants.
• Booster la créativité et l'efficacité grâce à l'idéation et la structuration pilotées par l'IA.

Cette formation en direct animée par un instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes d'affaires, aux gestionnaires et aux décideurs de niveau intermédiaire souhaitant exploiter DeepSeek pour la modélisation prédictive, la visualisation des données et la prise de décision stratégique.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser DeepSeek pour analyser des données d'affaires et générer des insights.
• Appliquer la modélisation prédictive pour les prévisions d'affaires.
• Automatiser les processus de rapports et d'intelligence d'affaires.
• Améliorer la prise de décision grâce à l'analyse pilotée par l'IA.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud en utilisant AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage automatique complets sur diverses architectures et environnements en nuage.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail d'apprentissage automatique sur un serveur AWS EC2.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et tout autre logiciel nécessaire sur AWS.
• Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Former et déployer des modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Utiliser d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs souhaitant déployer des charges de travail d'apprentissage automatique dans le cloud Azure.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et tout autre logiciel nécessaire sur Azure.
• Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Former et déployer des modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines exécutées en parallèle.
• Exploiter d'autres services managés AWS pour étendre une application ML.

Kubeflow est une plateforme open-source conçue pour simplifier la création, l'entraînement et le déploiement de charges de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent créer des flux de travail fiables en utilisant Kubeflow.

À la fin de cette formation, les participants acquerront les compétences nécessaires pour :

• Naviguer dans l'écosystème Kubeflow et ses composants principaux.
• Créer des flux de travail reproductibles avec Kubeflow Pipelines.
• Exécuter des tâches d'entraînement évolutives sur Kubernetes.
• Déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique en utilisant Kubeflow Serving.

Format de la Formation

• Présentations guidées et discussions collaboratives.
• Laboratoires pratiques avec des composants Kubeflow réels.
• Exercices pratiques pour créer des flux de travail d'apprentissage automatique complets.

Options de Personnalisation de la Formation

• Des versions personnalisées de cette formation peuvent être organisées pour s'aligner avec la pile technologique et les exigences de projet de votre équipe.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique basés sur les conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage machine complets sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent aller au-delà de la construction de modèles ML et optimiser le processus de création, de suivi et de déploiement des modèles ML.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer MLflow et les bibliothèques et frameworks ML associés.
• Apprécier l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et de la déployabilité d'un modèle ML
• Déployer des modèles de ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs sur site.
• Mettre à l'échelle le processus de déploiement du ML afin d'accommoder plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
• Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.