人工智能方向 | Deep Seek赋能企业智能运维开发实战
随着大模型技术的迅猛发展，企业面临着提升工作效率、降低运营成本和优化资源配置的巨大压力。DeepSeek做出十三项革命性的大模型技术突破，特别是大模型核心工程技术的突破和应用，已经比肩OpenAI的核心技术突破。当前，传统的办公方式已经无法满足现代企业的效率需求。企业亟需掌握新的技术工具，以提高工作效率、提升工作质量、节省人力成本并推动业务创新。DeepSeek的出现，正是为了解决这一痛点，整合多种智能技术以优化办公流程，提升整体工作效能。
DeepSeek赋能企业智能运维开发实战
本课程将深入探讨DeepSeek的核心技术原理及其在实际工作场景中的应用，通过案例实操帮助学员掌握如何运用DeepSeek工具提升办公效率。这项课程适合各级管理人员、数据分析师、市场营销人员、写作人员及对行政效率提升有需求的各类职员。
培训对象
不限学历及工作年限，对课程内容感兴趣即可。
课程收益
- 深刻理解DeepSeek技术架构与原理
- 提升办公效率的实用技能
- 掌握案例实操的最佳实践
- 增强决策支持能力
培训时间
- 3天（1年内可不限次数参加升级课程）
授课形式
- 小班授课，理论与实践相结合、案例分析与行业应用穿插进行;干货和落地并举
- 课程内容持续更新迭代，紧跟AI发展步伐，学员1年内不限次数免费重修新内容
- 全程案例驱动，通俗易懂的理论拆解与大量的案例演示和案例实操，学以致用
- 支持线上直播听课:专业的在线高清直播教学。学员可以获得媲美线下班的体验
- 在线学习过程中，学员可以随时提问，老师即时解答，打造高效的远程学习模式
- 录播回放点播:提供课程录播回放功能，确保学员可以随时回看，巩固知识点
- 课后社群陪伴:学员社群提供学习答疑、经验分享等功能，营造积极的学习平台
课程大纲
第一天
- DeepSeek的起源与发展
- 背景及发展历程
- 使命与愿景
- 行业趋势与竞争分析
- 技术竞争力与创新优势
- DeepSeek核心技术原理
- 模型架构与关键技术
- 极大规模混合专家模型（MoE）
- 多头潜在注意力（MLA）
- 高效训练与内存优化
- 数据处理与多语言能力
- 数据多样性与长上下文扩展
- 强化学习和知识蒸馏的实用化
- 强化学习和知识蒸馏的实用化
- 高质量数据的筛选与多语言处理策略
- 文档打包与FIM策略提升训练数据组织效率
- 数据增强策略扩展训练数据的语义覆盖范围
- 自动化标注与半监督学习结合提升标注效率
- 小规模预训练任务与超参数设置优化
- 数据清洗去除噪声和冗余，优化模型输入
- 数据格式转换和动态数据流管理示例
- 多模态数据在预训练中的融合与处理技术
- 结合运维场景的数据收集与预处理示例
- 预训练任务中的数据存储和访问配置优化
- 文档预训练和动态知识更新示例
- 运维Log数据在深度学习训练中的应用策略
- 运维语音转文本数据在模型微调中的作用
第二天
- 模型微调、知识增强与RAG开发
- 监督微调（SFT）适应不同领域的特定任务需求
- 微调中的超参数选择与训练稳定性优化
- 运维场景下的微调数据构建与模型优化示例
- 强化学习结合用户反馈数据优化推理性能
- 动态调优策略在复杂任务场景中的应用
- 利用RAG技术构建动态检索增强生成任务
- 运维事件分类中RAG的动态文档检索示例
- 知识库与实时检索在智能客服系统中的应用
- 运维日志结构化解析与动态检索系统搭建
- 生成模块与检索模块的高效任务协同
- 利用DeepSeek-R1模型进行运维事件分类示例
- 运维数据中的异常检测与智能分析应用
- RAG系统在多轮问答与动态知识更新中的应用
- 运维语音与文本数据融合，生成多模态运维报告
- 基于R1推理模型的智能化运维预警系统开发
- 多任务场景中的生成任务与实时数据处理
- 运维场景中的数据实时反馈与自动化响应
- 运维任务演练：从日志采集到生成自动报告
- 数据缓存与优化策略确保高效查询与推理
- 运维知识库的动态更新与版本控制
第三天
- 智能体设计、部署与智能运维
- 智能体的核心架构与工作流分解
- LangChain在任务流编排和多任务协作中的应用
- Langraph支持的工作流可视化与任务调度优化
- 自动化任务流的设计与多模态数据处理示例
- 运维任务中的数据传递与多任务执行机制
- 模型轻量化与压缩优化大规模部署性能
- 分布式部署技术解决高负载和系统容错问题
- 基于R1模型的复杂运维事件处理与分类示例
- 环境配置优化，适应不同企业运维需求
- 运维语音模型与DeepSeek结合的故障预测应用
- 实时监控系统在运维性能指标中的应用
- 自动化运维中的错误检测与自愈机制
- 用户反馈数据指导生成策略的动态调优
- 运维Log数据自动化处理与可视化展示
- 持续反馈优化：基于事件数据迭代模型性能
- 从开发到部署的全流程运维任务演练
- 运维任务中多模态数据的动态扩展与适配
- 利用推理模型生成运维报告并反馈优化
- 小型运维系统从数据采集到自动部署示例
- 运维安全与用户隐私保护策略的应用