Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction aux modèles DeepSeek dans l'IA des entreprises
- Aperçu des modèles DeepSeek, tels que DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3, et leurs capacités
- Cas d'utilisation clés de l'IA dans les environnements d'entreprise
- Défis et considérations à prendre en compte lors de la mise en œuvre de l'IA dans les entreprises
Déploiement des modèles DeepSeek dans les environnements d’entreprise
- Configuration des modèles DeepSeek sur des infrastructures cloud et locales
- Paramétrage de l'accès API et de l'authentification
- Meilleures pratiques pour le hôte et la maintenance des modèles
Échelle des applications d'IA aux besoins du business
- Optimisation de la vitesse d’inférence et l’efficacité des modèles
- Mise en œuvre du balancement de charge et de la distribution des modèles
- Surveillance des performances et de la disponibilité des modèles
Sécurité des données et conformité
- Gestion des données sensibles avec les modèles d'IA
- Conformité à la RGPD, au CCPA et aux politiques de sécurité des entreprises
- Stratégies de mitigation des risques pour le déploiement de l’IA
L'IA éthique dans les applications d'entreprise
- Détection et mitigation du biais dans les modèles d'IA
- Garantie de la transparence et de la responsabilité dans les décisions pilotées par l’IA
- Élaboration des politiques de gouvernance responsable de l'IA
Intégration de l'IA dans les flux de travail d'entreprise
- Incorporation des modèles d’IA dans les systèmes existants de l'entreprise
- Automatisation des processus métier avec l'IA
- Études de cas sur des mises en œuvre réussies de l'IA
Tendances émergentes et roadmap IA
- Avancées dans les modèles DeepSeek pour l’IA d'entreprise
- Stratégies de innovation en IA pour les grandes entreprises
- Construction d'une roadmap d’entreprise pilotée par l'IA
Résumé et prochains pas
Pré requis
- Expérience en déploiement de modèles IA et infrastructure cloud
- Maîtrise d'un langage de programmation (par ex., Python, Java, C++)
- Compréhension des exigences de sécurité et de conformité pour les entreprises
Public cible
- Directeurs techniques (CTOs) et décideurs technologiques
- Architectes IA conçivant des solutions d'IA pour les entreprises
- Développeurs d'entreprise intégrant l'IA dans les systèmes métier
14 Heures