DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deploymentのトレーニングコース

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、データエンジニア、ソフトウェアチームを対象としており、DeepSeek Coderを使用してAI支援ソフトウェア開発、自動化、最適化を実装することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able となります：

• 大規模プロジェクトでのAI支援コード生成とリファクタリングの実装
• AI駆動型デバッグを活用してソフトウェアの信頼性を向上させる
• DeepSeek CoderをDevOpsとCI/CDパイプラインに統合する
• ソフトウェアエンジニアリングワークフローでAIを使用して高度な自動化を実現する

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルの開発者、ソフトウェアエンジニア、およびデータサイエンティスト向けです。DeepSeek APIsを活用してAI駆動型アプリケーションを構築したい方におすすめです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• DeepSeek APIsの機能を理解する。
• アプリケーションにDeepSeek APIsを統合する。
• AI駆動型自動化とチャットボットを実装する。
• APIのパフォーマンスを最適化し、API呼び出しを効果的に管理する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度な AI アーキテクト、エンタープライズ開発者、および CTO 向けに設計されており、企業環境での DeepSeek モデルの展開、最適化、スケールアップを実現し、セキュリティ、コンプライアンス、および倫理的な AI 実践を確保することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• 企業環境での DeepSeek モデルの展開
• AI モデルのパフォーマンスとスケーラビリティの最適化
• AI アプリケーションでのデータセキュリティとコンプライアンスの確保
• ビジネスソリューションにおける倫理的な AI 実践の実装

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、コンテンツ作成、自動化、ビジネスインテリジェンスにDeepSeekのオープンソースモデルを使用したいと考えている初心者レベルの非技術者や起業家を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• ノーコードAIの基本とビジネスでの応用について理解する。
• DeepSeekモデルを使用してコンテンツを生成し、自動化を行う。
• Zapier、Make、Notionなどのプラットフォームを使用して既存のワークフローにAIツールを統合する。
• AIを使用してビジネスデータを分析し、実行可能なインサイトを生成する。
• 生産性と意思決定の向上につながるAI駆動型戦略を開発する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から中級レベルのプログラマーと開発者がDeepSeek Coderを活用してコーディング効率と生産性を向上させることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• DeepSeek Coderの機能と制限を理解する。
• AIアシスタンスを使用して高品質なコードスニペットを生成する。
• デバッグやコードの最適化にDeepSeek Coderを利用する。
• AIツールを使用して反復的なプログラミングタスクを自動化する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのエンジニア、データ科学者、および研究者がDeepSeek Mathを使用して複雑な方程式を解き、DeepSeek Visionを使用してAI駆動の画像処理を行うことを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことが Able to できます：

• AI支援による問題解決にDeepSeek Mathを使用する。
• 画像解析と物体検出にDeepSeek Visionを適用する。
• アプリケーションにAI駆動の数学的および視覚的なツールを統合する。
• AIモデルの精度と効率を最適化する。

このインストラクター主導の実践的トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、DeepSeek LLMモデルを特定産業、ドメイン、またはビジネスニーズに合わせて微調整し、専門的なAIアプリケーションを作成することを目指す上級レベルのAI研究者、機械学習エンジニア、および開発者を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• DeepSeekモデル（DeepSeek-R1とDeepSeek-V3を含む）のアーキテクチャと機能を理解する。
• データセットの準備と微調整のためのデータ前処理を行う。
• 特定ドメイン向けにDeepSeek LLMを微調整する。
• 微調整されたモデルを効率的に最適化し、展開する。

このインストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者レベルの参加者がAIとDeepSeekのアーキテクチャおよび応用の基礎を理解することを目指しています。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことが Able to します：

• AIとLLMの基本概念を理解する。
• DeepSeekのアーキテクチャとその用途を探索する。
• 基礎的なAI概念を実世界のシナリオに適用する。
• AI開発における倫理的考慮事項についての洞察を得る。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、大規模言語モデルの基本を理解し、DeepSeek LLMとその特定のモデルの仕組みを探究し、ビジネスや日常生活での実践的な応用を発見したい初級レベルの参加者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 大規模言語モデル（LLM）の基本原理を理解する。
• DeepSeek LLM、DeepSeek-R1およびDeepSeek-V3のアーキテクチャと機能を理解する。
• 様々なビジネスコンテキストでのDeepSeek LLMの実践的な応用を識別する。
• 日常タスクにDeepSeek LLMを使用した基本的なプロジェクトを実装する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、開発者とデータサイエンティスト向けに設計されており、Kubernetes上で機械学習ワークフローを構築、デプロイ、管理する方法を学ぶことができます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS EKS（Elastic Kubernetes Service）を使用してオンプレミスおよびクラウド上でKubeflowをインストールおよび設定します。
• DockerコンテナとKubernetesに基づいたMLワークフローを構築、デプロイ、管理します。
• さまざまなアーキテクチャとクラウド環境で機械学習パイプライン全体を実行します。
• Kubeflowを使用してJupyterノートブックを生成および管理します。
• 複数のプラットフォーム間でMLトレーニング、ハイパーパラメータチューニング、サービスワークロードを構築します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、エンジニアが AWS EC2 サーバー上に機械学習のワークロードをデプロイする方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS 上で Kubernetes、Kubeflow およびその他の必要なソフトウェアをインストールおよび構成します。
• EKS (Elastic Kubernetes Service) を使用して AWS 上での Kubernetes クラスターの初期化作業を簡素化します。
• 製品環境で ML モデルの自動化と管理に使用される Kubernetes パイプラインを作成およびデプロイします。
• 並列実行する複数の GPU およびマシン上で TensorFlow の ML モデルをトレーニングしてデプロイします。
• 他の AWS 管理サービスを利用して ML アプリケーションを拡張します。

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、エンジニアが Azure クラウドに Machine Learning のワークロードをデプロイすることを目指します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Azure 上で Kubernetes、Kubeflow およびその他の必要なソフトウェアをインストールおよび設定する。
• Azure Kubernetes Service (AKS) を使用して Azure 上の Kubernetes クラスタの初期化作業を簡素化する。
• プロダクションで ML モデルを自動化および管理するための Kubernetes パイプラインを作成およびデプロイする。
• 複数の GPU と並列に動作するマシン上で TensorFlow ML モデルをトレーニングおよびデプロイする。
• 他の AWS 管理サービスを使用して ML アプリケーションを拡張する。

Kubeflow は、Kubernetes 上で機械学習のワークロードを構築、トレーニング、デプロイするためのオープンソースプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Kubeflow を使用して信頼性の高い ML ワークロードを構築したい初心者から中級レベルのプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングを修了すると、受講者は以下のスキルを習得します：

• Kubeflow エコシステムと主要コンポーネントの概要を理解する。
• Kubeflow Pipelines を使用して再現可能なワークフローを構築する。
• Kubernetes 上でスケーラブルなトレーニングジョブを実行する。
• Kubeflow Serving を使用して機械学習モデルを効率的にサービングする。

コース形式

• ガイド付きプレゼンテーションと協調的な議論。
• 実際の Kubeflow コンポーネントを使用したハンズオンラボ。
• 端から端までの ML ワークロードを構築する実践的な演習。

コースのカスタマイズオプション

• このトレーニングのカスタマイズされたバージョンは、チームのテクノロジースタックとプロジェクト要件に合わせて調整できます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Kubernetes上で機械学習ワークフローを構築、展開、管理したい開発者とデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• オンプレミスとクラウドでKubeflowをインストールおよび設定する。
• DockerコンテナとKubernetesに基づくMLワークフローを構築、展開、管理する。
• 異なるアーキテクチャとクラウド環境上で全体的な機械学習パイプラインを実行する。
• Kubeflowを使用してJupyterノートブックを生成および管理する。
• 複数のプラットフォームでMLトレーニング、ハイパーパラメータ調整、サービングワークロードを構築する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティスト向けで、単にMLモデルの構築だけでなく、MLモデルの作成、追跡、展開プロセスを最適化することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• MLflowと関連するMLライブラリおよびフレームワークをインストールおよび設定する。
• MLモデルの追跡可能性、再現可能性、展開可能性の重要性を理解する。
• 異なるパブリッククラウド、プラットフォーム、またはオンプレミスサーバーにMLモデルをデプロイする。
• プロジェクトで複数のユーザーが協力できるようにML展開プロセスを拡大する。
• 実験、再現、展開のための中央レジストリを設定する。