Desarrollo de IA con DeepSeek para desarrolladores

Resumen

The AI Development with DeepSeek for Developers course is a hands-on guide to building real-world AI applications using DeepSeek's open-source models—no prior experience required. Designed for developers, students, ML engineers, and tech enthusiasts, this course combines conceptual overviews with practical projects, delivered through Jupyter notebooks and popular Python libraries like LangChain, Streamlit, Promptify, DSPy, and DeepEval.

Start by exploring DeepSeek’s ecosystem, accessing V3, R1, and Coder models via web and API, and building your first Q&A app. Next, apply DeepSeek to real-world tasks—summarizing documents, generating code, building interactive Q&A systems, and advanced reasoning.

Then, create task-specific AI agents, compare DeepSeek’s performance and pricing with leading LLMs, and interpret benchmark results. Finally, explore DeepSeek’s unique features—GRPO, Mixture-of-Experts architecture, quantized models, and fine-tuning options for custom use cases.

By the end, you will be able to:

- Build Q&A, chatbot, and code generation apps using DeepSeek and Python tools. - Apply DeepSeek for summarization, coding, and advanced reasoning in real projects. - Create and compare AI agents, analyze model performance, and interpret benchmarks. - Customize and evaluate DeepSeek models for your own use cases, leveraging open-source features. Whether you’re starting your AI journey or expanding your toolkit, this course will help you confidently build and deploy practical AI solutions with DeepSeek.

Programa

• Comenzando con los Modelos DeepSeek
En el primer módulo, te introducirás al ecosistema de modelos de código abierto de DeepSeek y aprenderás a acceder y utilizar los modelos a través de la interfaz web y API. Explorarás las diferencias entre DeepSeek-V3, R1, y Coder, y construirás tu primera aplicación sencilla usando Promptify y Streamlit. Este módulo construye tu base para trabajar de manera práctica con los modelos.
• Aplicaciones de los Modelos DeepSeek
Este módulo se centra en aplicar DeepSeek para resolver tareas del mundo real. Utilizarás modelos DeepSeek para recuperación de documentos, resumen, generación de código y construcción de sistemas interactivos de preguntas y respuestas. Este módulo combina la comprensión conceptual con la implementación usando LangChain, DSPy y cuadernos de Jupyter.
• Agentes y Comparaciones de Modelos con DeepSeek
En el tercer módulo, construirás agentes prácticos basados en tareas usando DeepSeek y LangChain. También evaluarás cómo se compara DeepSeek con otros modelos líderes como GPT-4o, Claude y Gemini en términos de precios, rendimiento de referencia, y capacidades. Este módulo te da una visión sobre la selección de modelos y las compensaciones en el despliegue en el mundo real.
• Qué es Diferente Acerca de DeepSeek
En el módulo final, explorarás las innovaciones únicas de DeepSeek, desde la Optimización de Juego de Roles Guiados (GRPO) y la Mezcla de Expertos hasta el ajuste fino y modelos cuantizados para inferencia eficiente. También utilizarás herramientas como DeepEval para evaluar la calidad de salida del modelo y el rendimiento de referencia. Este módulo te ayuda a entender las fortalezas de DeepSeek y su potencial de personalización.

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Impartido por

Board Infinity

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Materias

Computer Science