Développement d'IA avec DeepSeek pour les développeurs

Aperçu

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.

Programme

• Commencer avec les modèles DeepSeek
Dans le premier module, vous serez introduit à l'écosystème de modèles open-source de DeepSeek et apprendrez comment accéder et utiliser les modèles via l'interface web et l'API. Vous explorerez les différences entre DeepSeek-V3, R1, et Coder, et construirez votre première application simple en utilisant Promptify et Streamlit. Ce module établit vos bases pour un travail pratique avec les modèles.
• Applications des modèles DeepSeek
Ce module se concentre sur l'application de DeepSeek pour résoudre des tâches du monde réel. Vous utiliserez les modèles DeepSeek pour la récupération de documents, la synthèse, la génération de code, et la construction de systèmes de questions-réponses interactifs. Ce module mélange compréhension conceptuelle avec mise en œuvre en utilisant LangChain, DSPy et les notebooks Jupyter.
• Agents et comparaisons de modèles avec DeepSeek
Dans le troisième module, vous construirez des agents pratiques basés sur des tâches en utilisant DeepSeek et LangChain. Vous évaluerez également comment DeepSeek se compare avec d'autres modèles leaders comme GPT-4o, Claude et Gemini en termes de prix, de performance aux benchmarks, et de capacités. Ce module vous apporte un aperçu de la sélection de modèles et des compromis de déploiement dans le monde réel.
• Ce qui est différent avec DeepSeek
Dans le module final, vous explorerez les innovations uniques de DeepSeek — de l'optimisation par jeu de rôle guidé (GRPO) et du mélange d'experts à l'ajustement fin et aux modèles quantifiés pour une inférence efficace. Vous utiliserez également des outils comme DeepEval pour évaluer la qualité de sortie des modèles et la performance aux benchmarks. Ce module vous aide à comprendre les forces et le potentiel de personnalisation de DeepSeek.

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Enseigné par

Board Infinity

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Matières

Computer Science