Course Outline

기업 AI에서 DeepSeek 모델 소개

  • DeepSeek 모델, 예를 들어 DeepSeek-R1과 DeepSeek-V3, 그리고 그 능력에 대한 개요
  • 기업 환경에서 AI의 주요 사용 사례
  • 기업 AI 도입 시 고려해야 할 도전 과제와 사항

기업 환경에서 DeepSeek 모델 배포

  • 클라우드 및 온프레미스 인프라에 DeepSeek 모델 설정
  • API 접근 및 인증 구성
  • 모델 호스팅 및 유지보수에 대한 최선의 방법

비즈니스 요구에 맞춰 AI 애플리케이션 확장

  • 추론 속도와 모델 효율성 최적화
  • 로드 밸런싱 및 모델 분산 구현
  • 모델 성능 및 가동 시간 모니터링

데이터 보안 및 준수

  • AI 모델로 민감한 데이터 처리
  • GDPR, CCPA 및 기업 보안 정책 준수
  • AI 배포 시 위험 관리 전략

기업 애플리케이션에서의 윤리적 AI

  • AI 모델의 편향 감지와 완화
  • AI 기반 결정의 투명성과 책임성 보장
  • 책임 있는 AI 거버넌스 정책 개발

비즈니스 워크플로우에 AI 통합

  • 기존 기업 시스템에 AI 모델 통합
  • AI로 비즈니스 프로세스 자동화
  • 성공적인 AI 구현 사례 연구

새로운 동향 및 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 배포 및 클라우드 인프라 경험
  • 프로그래밍 언어 (예: Python, Java, C++)에 능통
  • 기업 보안 및 준수 요구 사항 이해

대상자

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

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