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コース概要
エンタープライズ AI での DeepSeek モデルの紹介
- DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 など、DeepSeek モデルの概要と機能
- エンタープライズ設定での AI の主要なユースケース
- エンタープライズ AI 導入の課題と考慮事項
企業環境での DeepSeek モデルの展開
- クラウドとオンプレミスインフラストラクチャ上の DeepSeek モデルのセットアップ
- API アクセスと認証の設定
- モデルホスティングとメンテナンスのベストプラクティス
企業ニーズに合わせた AI アプリケーションのスケーリング
- 推論速度とモデル効率の最適化
- ロードバランシングとモデル分散の実装
- モデルパフォーマンスと稼働時間の監視
データセキュリティとコンプライアンス
- AI モデルでの機密データの取り扱い
- GDPR、CCPA、および企業セキュリティポリシーへの対応
- AI 展開のリスク軽減戦略
企業アプリケーションでの倫理的な AI
- AI モデルでのバイアス検出と軽減
- AI 驅動型意思決定の透明性と説明責任の確保
- 責任ある AI ガバナンスポリシーの開発
ビジネスワークフローへの AI 統合
- 既存のエンタープライズシステムに AI モデルを埋め込む
- AI を使用したビジネスプロセスの自動化
- 成功した AI 実装の事例研究
新しい動向と AI ロードマップ
- エンタープライズ AI 用 DeepSeek モデルの進歩
- 大規模企業向け AI 革新戦略
- AI 驚異的なエンタープライズロードマップの構築
まとめと次なるステップ
要求
- AI モデル展開とクラウドインフラストラクチャの経験
- プログラミング言語(例:Python、Java、C++)の習熟度
- 企業セキュリティとコンプライアンス要件の理解
対象者
- CTO および技術的な意思決定者
- エンタープライズ AI ソリューションを設計する AI アーキテクト
- ビジネスシステムに AI を統合するエンタープライズ開発者
14 時間