Curso de DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (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 Guatemala (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 curso de formación en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (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 Guatemala (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.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (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.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o en el lugar) está dirigido a programadores y desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean aprovechar DeepSeek Coder para mejorar la eficiencia y productividad en la codificación.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender las capacidades y limitaciones de DeepSeek Coder.
• Generar fragmentos de código de alta calidad con la ayuda de AI.
• Utilizar DeepSeek Coder para depurar y optimizar código.
• Automatizar tareas de programación repetitivas utilizando herramientas de AI.

Esta formación en línea o presencial dirigida por un instructor está dirigida a ingenieros, científicos de datos e investigadores de nivel intermedio que desean aprovechar DeepSeek Math para resolver ecuaciones complejas y DeepSeek Vision para el procesamiento de imágenes impulsado por IA.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Utilizar DeepSeek Math para la solución de problemas asistida por IA.
• Aplicar DeepSeek Vision para el análisis de imágenes y la detección de objetos.
• Integrar herramientas matemáticas y visuales potenciadas por IA en aplicaciones.
• Optimizar modelos de IA para mayor precisión y eficiencia.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigido a investigadores de IA, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de nivel avanzado que desean ajustar (536) modelos LLM para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias, dominios o necesidades comerciales específicas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluidos DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y preprocessar datos para fine-tuning.
• Ajustar DeepSeek LLM para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar y desplegar modelos afinados de manera eficiente.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigido a participantes de nivel principiantes que desean comprender los conceptos básicos de AI y la arquitectura y aplicaciones de DeepSeek.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los conceptos básicos de AI y LLMs.
• Explorar la arquitectura de DeepSeek y sus casos de uso.
• Aplicar conceptos básicos de AI a escenarios del mundo real.
• Obtener información sobre consideraciones éticas en el desarrollo de AI.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor, en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigido a participantes de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de los modelos de lenguaje grande, explorar el funcionamiento de DeepSeek LLM y sus modelos específicos, y descubrir aplicaciones prácticas en los negocios y la vida cotidiana.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de los modelos de lenguaje grandes (LLMs).
• Entender la arquitectura y las funcionalidades de DeepSeek LLM, incluyendo DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Identificar aplicaciones prácticas de DeepSeek LLM en varios contextos empresariales.
• Implementar proyectos básicos que utilicen DeepSeek LLM para tareas cotidianas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (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 Guatemala (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 Guatemala (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 Guatemala (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.