Kursus Pelatihan Optimasi dan Implementasi Model Lanjutan

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, insinyur data, dan tim perangkat lunak yang ingin menerapkan DeepSeek Coder untuk pengembangan, otomatisasi, dan optimasi perangkat lunak berbantu AI.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu melaksanakan:

• Menerapkan generasi dan pengoptimalan kode berbantu AI dalam proyek skala besar.
• Menggunakan pemecahan masalah yang dipower AI untuk meningkatkan keandalan perangkat lunak.
• Mengintegrasikan DeepSeek Coder ke dalam pipa DevOps dan CI/CD.
• Menggunakan AI untuk otomatisasi cerdas dalam alur kerja pengembangan perangkat lunak.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, dilakukan secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, insinyur perangkat lunak, dan ilmuwan data yang ingin memanfaatkan DeepSeek APIs untuk membangun aplikasi berbasis AI.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengerti kemampuan DeepSeek APIs.
• Mengintegrasikan DeepSeek APIs ke dalam aplikasi.
• Menerapkan otomatisasi dan chatbot berbasis AI.
• Mengoptimalkan kinerja API dan mengelola pemanggilan API secara efektif.

Pelatihan ini yang dibimbing instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk arsitek AI tingkat lanjut, pengembang perusahaan, dan CTO yang ingin mengimplementasikan, mengoptimasi, dan menskalakan model DeepSeek dalam lingkungan bisnis sambil memastikan keamanan, keteraturan, dan praktik AI etis.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengimplementasikan model DeepSeek dalam lingkungan perusahaan.
• Mengoptimalkan model AI untuk kinerja dan skalabilitas.
• Memastikan keamanan data dan keteraturan dalam aplikasi AI.
• Mengimplementasikan praktik AI etis dalam solusi bisnis.

Pelatihan ini, yang dilaksanakan oleh instruktur dan dapat dilakukan Indonesia (online langsung atau langsung tatap muka), ditujukan untuk profesional non-teknis dan wirausaha pemula yang ingin memanfaatkan model-model open-source DeepSeek untuk penciptaan konten, otomatisasi, dan keintelan bisnis.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar AI tanpa kode dan aplikasinya di bidang bisnis.
• Menggunakan model DeepSeek untuk generasi konten dan otomatisasi.
• Mengintegrasikan alat AI ke dalam alur kerja yang ada menggunakan platform seperti Zapier, Make, dan Notion.
• Menganalisis data bisnis dan menghasilkan wawasan yang dapat diambil tindakannya menggunakan AI.
• Mengembangkan strategi yang didorong oleh AI untuk meningkatkan produktivitas dan pengambilan keputusan.

Ini adalah pelatihan yang dipimpin oleh instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) yang ditujukan untuk programmer dan pengembang tingkat pemula hingga menengah yang ingin memanfaatkan DeepSeek Coder untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas penulisan kode.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami kemampuan dan batasan DeepSeek Coder.
• Membuat potongan kode berkualitas tinggi dengan bantuan AI.
• Menggunakan DeepSeek Coder untuk memeriksa dan memoptimalkan kode.
• Mengotomatisasi tugas pemrograman berulang dengan alat AI.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan bagi insinyur, ilmuwan data, dan peneliti tingkat menengah yang ingin memanfaatkan DeepSeek Math untuk memecahkan persamaan kompleks dan DeepSeek Vision untuk pemrosesan gambar berbasis AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memanfaatkan DeepSeek Math untuk pemecahan masalah yang didukung oleh AI.
• Mengaplikasikan DeepSeek Vision untuk analisis gambar dan deteksi objek.
• Mengintegrasikan alat matematika dan visual berbasis AI ke dalam aplikasi.
• Mengoptimalkan model AI untuk akurasi dan efisiensi.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka), ditujukan untuk peneliti AI tingkat lanjut, insinyur mesin pembelajaran dan pengembang yang ingin menyempurnakan model DeepSeek LLM untuk menciptakan aplikasi AI khusus yang disesuaikan dengan industri, domain, atau kebutuhan bisnis tertentu.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan kemampuan model DeepSeek, termasuk DeepSeek-R1 dan DeepSeek-V3.
• Menyiapkan dataset dan memproses data untuk menyempurnakan.
• Menyempurnakan DeepSeek LLM untuk aplikasi domain khusus.
• Mengoptimasi dan men-deploy model yang disempurnakan secara efisien.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peserta tingkat pemula yang ingin memahami dasar-dasar AI dan arsitektur serta aplikasi DeepSeek.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dasar AI dan LLM.
• Jelajahi arsitektur DeepSeek dan kasus penggunaannya.
• Terapkan konsep dasar AI ke skenario dunia nyata.
• Dapatkan wawasan tentang pertimbangan etika dalam pengembangan AI.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, dalam bentuk pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka, ditujukan untuk peserta level pemula yang ingin memahami dasar-dasar model bahasa besar, menjelajahi kerja DeepSeek LLM dan model-model spesifiknya, dan menemukan aplikasi praktis dalam bisnis dan kehidupan sehari-hari.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip-prinsip dasar model bahasa besar (LLMs).
• Memahami arsitektur dan fungsi DeepSeek LLM, termasuk DeepSeek-R1 dan DeepSeek-V3.
• Mengenali aplikasi praktis DeepSeek LLM dalam berbagai konteks bisnis.
• Mengimplementasikan proyek dasar menggunakan DeepSeek LLM untuk tugas sehari-hari.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud menggunakan AWS EKS (Layanan Elastis Kubernetes).
• Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
• Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
• Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
• Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur yang ingin men-deploy beban kerja Machine Learning ke server AWS EC2.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow dan perangkat lunak lainnya yang diperlukan di AWS.
• Menggunakan EKS (Elastic Kubernetes Service) untuk mempermudah pekerjaan memulai cluster Kubernetes di AWS.
• Membuat dan men-deploy pipeline Kubernetes untuk mengotomatiskan dan mengelola model ML dalam produksi.
• Melatih dan men-deploy model ML TensorFlow di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
• Memanfaatkan layanan AWS lainnya untuk memperluas aplikasi ML.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan kepada para insinyur yang ingin mengimplementasikan beban kerja Machine Learning ke cloud Azure.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memasang dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow, dan perangkat lunak lainnya yang dibutuhkan di Azure.
• Menggunakan Azure Kubernetes Service (AKS) untuk memudahkan pekerjaan menginisialisasi sebuah kluster Kubernetes di Azure.
• Membuat dan mengimplementasikan sebuah pipa Kubernetes untuk mengotomatisasi dan mengelola model ML di produksi.
• Melatih dan mengimplementasikan model TensorFlow ML di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
• Memanfaatkan layanan AWS lainnya yang dikelola untuk memperluas aplikasi ML.

Kubeflow adalah platform open-source yang dirancang untuk mempermudah pembuatan, pelatihan, dan penyebaran beban kerja machine learning di Kubernetes.

Pelatihan ini dipandu oleh instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat pemula hingga menengah yang ingin membangun alur kerja ML yang handal menggunakan Kubeflow.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan mendapatkan keterampilan untuk:

• Menavigasi ekosistem dan komponen inti Kubeflow.
• Membuat alur kerja yang dapat direproduksi dengan Kubeflow Pipelines.
• Menjalankan pekerjaan pelatihan skalabel di Kubernetes.
• Menyajikan model machine learning secara efisien menggunakan Kubeflow Serving.

Format Pelatihan

• Penyajian yang dipandu dan diskusi kolaboratif.
• Latihan praktik dengan komponen Kubeflow asli.
• Latihan praktis untuk membangun alur kerja ML end-to-end.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Versi yang disesuaikan dari pelatihan ini dapat diatur untuk sesuai dengan tumpukan teknologi dan persyaratan proyek tim Anda.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud.
• Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
• Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
• Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
• Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk data scientist yang ingin melakukan lebih dari sekadar membuat model ML dan mengoptimalkan proses pembuatan, pelacakan, dan penerapan model ML.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan MLflow serta pustaka dan kerangka kerja ML terkait.
• Menghargai pentingnya keterlacakan, kemampuan reproduksi, dan kemampuan penerapan model ML
• Terapkan model ML ke cloud publik, platform, atau server lokal yang berbeda.
• Skalakan proses penerapan ML untuk mengakomodasi banyak pengguna yang berkolaborasi dalam sebuah proyek.
• Siapkan registri pusat untuk bereksperimen, mereproduksi, dan menerapkan model ML.