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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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