Course Outline

DeepSeek 엔터프라이즈 AI 모델 소개

  • DeepSeek 모델 개요(예: DeepSeek-R1 및 DeepSeek-V3) 및 해당 기능
  • 기업 환경에서의 AI의 주요 사용 사례
  • 기업 AI 도입의 과제 및 고려 사항

엔터프라이즈 환경에서 DeepSeek 모델 배포

  • 클라우드 및 온프레미스 인프라에 DeepSeek 모델 설정
  • API 액세스 및 인증 구성
  • 모델 호스팅 및 유지 관리를 위한 모범 사례

Business 요구 사항에 맞는 AI 애플리케이션 확장

  • 추론 속도 및 모델 효율성 최적화
  • 로드 밸런싱 및 모델 배포 구현
  • 모델 성능 및 가동 시간 모니터링

데이터 보안 및 규정 준수

  • AI 모델을 사용하여 민감한 데이터 처리
  • GDPR, CCPA 및 엔터프라이즈 보안 정책 준수
  • AI 배포를 위한 위험 완화 전략

기업 애플리케이션의 윤리적 AI

  • AI 모델의 편향 감지 및 완화
  • AI 기반 의사결정에서 투명성과 책임성 보장
  • 책임 있는 AI 거버넌스 정책 개발

Business 워크플로의 AI 통합

  • 기존 엔터프라이즈 시스템에 AI 모델 내장
  • AI를 통한 비즈니스 프로세스 자동화
  • 성공적인 AI 구현 사례 연구

떠오르는 트렌드와 AI 로드맵

  • 기업 AI를 위한 DeepSeek 모델의 발전
  • 대규모 기업을 위한 AI 혁신 전략
  • AI 기반 기업 로드맵 구축

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 모델 구축 및 클라우드 인프라 경험
  • 프로그래밍 언어에 대한 능숙함 (예: Python, Java, C++)
  • 기업 보안 및 규정 준수 요구 사항에 대한 이해

청중

  • CTO 및 기술 결정권자
  • 엔터프라이즈 AI 솔루션을 설계하는 AI 아키텍트
  • AI를 비즈니스 시스템에 통합하는 기업 개발자
 14 Hours

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