DeepSeek de Cero a Experto: desde instalación a producción from Udemy

En el actual panorama de la inteligencia artificial, el uso de modelos de lenguaje avanzados y de código abierto como DeepSeek se ha convertido en una necesidad para cualquier profesional que busque implementar soluciones de IA eficientes, escalables y personalizables. DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3 destacan por su capacidad de razonamiento avanzado y su accesibilidad, ofreciendo una alternativa competitiva a modelos propietarios como GPT-4o o Claude. Este curso proporciona una formación integral para comprender, instalar, personalizar y desplegar DeepSeek en producción, abarcando desde su arquitectura hasta la optimización avanzada para entornos de alto rendimiento.

Si estás buscando un curso práctico, completo y avanzado para aprender a utilizar DeepSeek en aplicaciones de inteligencia artificial, este es el lugar correcto. Los participantes aprenderán a instalar, configurar y personalizar DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3 en plataformas como Ollama, LM Studio y Hugging Face, además de explorar técnicas avanzadas para optimización y escalabilidad en infraestructuras locales y en la nube.

Lo que aprenderás:

1. Arquitectura y Funcionamiento de DeepSeek

Explora en profundidad la arquitectura de DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3, comprendiendo sus diferencias y ventajas frente a modelos como Llama y Mistral. Aprende sobre su diseño optimizado para tareas de razonamiento complejo, generación de código y automatización de procesos, y cómo su licencia MIT lo hace accesible para personalización e integración en entornos corporativos.

2. Instalación y Uso en Diferentes Entornos

Descubre cómo instalar y ejecutar DeepSeek en Linux, Windows y macOS, optimizando su rendimiento para distintas configuraciones de hardware. Aprende a utilizarlo con herramientas como Ollama, LM Studio y Hugging Face, asegurando compatibilidad con CPUs y GPUs para obtener inferencias más rápidas y eficientes.

3. Implementación en APIs y Aplicaciones Web

Aprende a desplegar DeepSeek en entornos productivos, utilizando FastAPI y Flask para servir modelos como APIs accesibles. Descubre cómo integrar estos modelos en chatbots, asistentes virtuales y herramientas empresariales, garantizando un flujo de trabajo eficiente y optimizado para respuesta en tiempo real.

4. Ajuste Fino y Personalización de Modelos

Domina técnicas de fine-tuning y personalización para adaptar DeepSeek a tareas específicas. Aprende a utilizar LoRA y QLoRA para entrenamientos optimizados en GPU sin necesidad de grandes recursos computacionales. Descubre cómo preparar datasets personalizados con Hugging Face Datasets y evaluar mejoras en rendimiento tras el ajuste.

5. Optimización de Inferencia y Escalabilidad

Explora métodos avanzados de optimización de inferencia, desde la cuantización de modelos con GPTQ y AWQ hasta el uso de vLLM, Triton y TensorRT para mejorar la velocidad de procesamiento. Aprende a desplegar DeepSeek en AWS, Google Cloud y Azure, utilizando Docker, Kubernetes y Ray para escalar modelos de manera eficiente.

6. Integración con Modelos Open-Source y Herramientas Avanzadas

Descubre cómo combinar DeepSeek con otras soluciones de IA como RAGs (Retrieval-Augmented Generation) para mejorar la precisión en respuestas con bases de datos externas. Aprende a integrarlo con LangChain para construir agentes autónomos y explora su uso con Auto-GPT y BabyAGI para tareas complejas automatizadas.

Si estás listo para mejorar tus habilidades, aumentar tus oportunidades laborales y convertirte en un experto en modelos de lenguaje open-source, únete hoy y obtén acceso inmediato y de por vida a lo siguiente:

Guía completa de DeepSeek con ejemplos de implementación (e-book en PDF).Archivos de código descargables con ejemplos prácticos de inferencia y personalización. Ejercicios prácticos y cuestionarios para reforzar los conceptos aprendidos.Recursos avanzados como cheatsheets, resúmenes y documentación técnica. Soporte experto 1 a 1 para resolver dudas específicas sobre implementación y optimización. Foro de preguntas y respuestas para interactuar con otros participantes y expertos en IA.30 días de garantía de devolución de dinero, porque queremos que aproveches al máximo este aprendizaje.

Este curso está diseñado para profesionales que desean profundizar en la implementación de DeepSeek y maximizar su rendimiento en producción. Al finalizar, contarás con el conocimiento necesario para desplegar modelos avanzados, personalizarlos para necesidades específicas y escalarlos en entornos de alta demanda.

No solo aprenderás teoría, sino que trabajarás con implementaciones prácticas en proyectos reales.

¡Inscríbete ahora y lleva tu conocimiento en modelos de lenguaje al siguiente nivel con DeepSeek.

What's inside

Learning objectives

Arquitectura y funcionamiento de deepseek: comprender la estructura y diferencias entre deepseek-r1 y deepseek-v3, su optimización para tareas de razonamiento y
Instalación y configuración en distintos entornos: aprender a ejecutar deepseek en linux, windows y macos, con soporte para cpus y gpus en plataformas como olla
Inferencia y optimización del rendimiento: configurar parámetros de inferencia como temperature, top-k y top-p, y optimizar tiempos de respuesta en diferentes h
Despliegue de deepseek en producción: implementar modelos en servidores mediante fastapi y flask, integrándolos en aplicaciones empresariales, chatbots y asiste
Ajuste fino y personalización: aplicar técnicas de fine-tuning con lora y qlora, preparar datasets personalizados y mejorar la precisión de deepseek en tareas e
Integración con herramientas avanzadas de ia: implementar deepseek en sistemas rag para mejorar la recuperación de información, y conectar modelos con langchain

Seguridad y privacidad en modelos de lenguaje: configurar deepseek para entornos privados, garantizando control total sobre los datos sin depender de soluciones
Comparación con modelos propietarios: evaluar el desempeño de deepseek frente a openai (gpt-4o), claude y mistral en diferentes tareas y casos de uso
Uso en aplicaciones reales: desarrollar soluciones prácticas con deepseek en análisis de datos, generación de contenido, automatización de procesos y procesamie
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Arquitectura y funcionamiento de deepseek: comprender la estructura y diferencias entre deepseek-r1 y deepseek-v3, su optimización para tareas de razonamiento y
Instalación y configuración en distintos entornos: aprender a ejecutar deepseek en linux, windows y macos, con soporte para cpus y gpus en plataformas como olla
Inferencia y optimización del rendimiento: configurar parámetros de inferencia como temperature, top-k y top-p, y optimizar tiempos de respuesta en diferentes h
Despliegue de deepseek en producción: implementar modelos en servidores mediante fastapi y flask, integrándolos en aplicaciones empresariales, chatbots y asiste
Ajuste fino y personalización: aplicar técnicas de fine-tuning con lora y qlora, preparar datasets personalizados y mejorar la precisión de deepseek en tareas e
Integración con herramientas avanzadas de ia: implementar deepseek en sistemas rag para mejorar la recuperación de información, y conectar modelos con langchain
Seguridad y privacidad en modelos de lenguaje: configurar deepseek para entornos privados, garantizando control total sobre los datos sin depender de soluciones
Comparación con modelos propietarios: evaluar el desempeño de deepseek frente a openai (gpt-4o), claude y mistral en diferentes tareas y casos de uso
Uso en aplicaciones reales: desarrollar soluciones prácticas con deepseek en análisis de datos, generación de contenido, automatización de procesos y procesamie
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Syllabus

Introducción

Introducción al curso

Introducción a la Plataforma de Udemy

Introducción a DeepSeek

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Cubre la arquitectura de DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3, ofreciendo una comprensión profunda de sus capacidades de razonamiento y generación de código, lo cual es valioso para profesionales de IA

Enseña cómo implementar DeepSeek en APIs y aplicaciones web utilizando FastAPI y Flask, lo que permite a los desarrolladores integrar modelos de lenguaje en sus proyectos

Explora métodos avanzados de optimización de inferencia, como la cuantización de modelos con GPTQ y AWQ, lo que es crucial para ingenieros de machine learning que buscan mejorar el rendimiento

Examina la integración con otras soluciones de IA como RAGs y LangChain, lo que permite a los investigadores construir agentes autónomos y mejorar la precisión en respuestas con bases de datos externas

Requiere el uso de herramientas y plataformas como Docker, Kubernetes y Ray para escalar modelos en la nube, lo que podría implicar una curva de aprendizaje para aquellos no familiarizados con estas tecnologías

Asume un conocimiento previo en el uso de herramientas como Ollama, LM Studio y Hugging Face, lo que podría ser un obstáculo para los principiantes en el campo de la IA

Reviews summary

Deepseek: de cero a producción

Según la información del curso, este programa promete una cobertura integral sobre el modelo de lenguaje DeepSeek, desde la instalación hasta la implementación en producción. Se espera que aborde la arquitectura del modelo, su uso en distintos entornos (local y nube) y técnicas avanzadas como el ajuste fino y la optimización. También se menciona la integración con herramientas populares como Ollama, LM Studio, Hugging Face y LangChain, y su aplicación en casos de uso reales y empresariales, incluyendo sistemas RAG. Aunque se titula 'de Cero a Experto', la amplitud y profundidad técnica sugieren que podría ser más adecuado para quienes ya tienen bases técnicas sólidas en programación o IA, y algunos módulos de optimización o ajuste fino podrían requerir hardware específico (GPU).

Proporciona varios materiales de apoyo.

"La mención de un e-book, archivos de código y cheatsheets es muy útil para complementar las lecciones."

"El soporte 1 a 1 y el foro son puntos importantes si surgen dudas técnicas específicas."

"Los ejercicios prácticos y cuestionarios me ayudarán a verificar si he entendido los conceptos."

Abarca temas avanzados como fine-tuning.

"Los módulos sobre fine-tuning con LoRA/QLoRA y optimización de inferencia con vLLM/TensorRT son justo lo que necesito para llevar modelos a producción."

"La comparación con modelos propietarios y la discusión sobre benchmarks es un detalle valioso que no siempre se encuentra."

"Explorar la arquitectura de DeepSeek en detalle me ayudará a entender mejor cómo optimizar su uso."

Énfasis en la implementación y uso práctico.

"Busco un curso que me enseñe a integrar estos modelos en mis propios proyectos, y parece que este lo hace con FastAPI y Flask."

"Las secciones sobre RAG, LangChain y agentes autónomos suenan muy aplicadas y útiles para mi trabajo."

"Me gusta que se mencionen ejemplos de implementación y archivos de código descargables para seguir las lecciones."

Cubre todo el ciclo de vida de DeepSeek.

"El curso parece cubrir todo, desde entender cómo funciona DeepSeek hasta ponerlo a funcionar en aplicaciones reales."

"Me interesa mucho que toque temas de instalación en diferentes sistemas operativos y luego pase a la implementación en producción."

"La descripción detalla una gama muy amplia de temas, incluyendo optimización avanzada y despliegue en la nube."

Algunos temas requieren hardware potente.

"Temas como el ajuste fino o la ejecución de modelos grandes localmente probablemente necesiten una GPU decente, lo cual no siempre es accesible."

"La optimización con herramientas de inferencia acelerada sugiere que se aprovechará el hardware al máximo, lo que implica tenerlo."

"Me pregunto si se podrán seguir todas las secciones prácticas solo con CPU."

Podría ser denso para principiantes totales.

"Aunque dice 'de Cero', los temas de optimización con TensorRT o escalado con Kubernetes suenan a que ya debería saber algo."

"La instalación en diferentes sistemas operativos y el uso de herramientas avanzadas podrían ser un desafío sin experiencia previa."

"Parece que se asume cierta familiaridad con conceptos de programación, APIs y quizás algo de ML."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in DeepSeek de Cero a Experto: desde instalación a producción with these activities:

Repasar los fundamentos de las redes neuronales

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Refresca los conceptos básicos de las redes neuronales para comprender mejor la arquitectura de DeepSeek.

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Revisa los apuntes sobre perceptrones multicapa y funciones de activación.
Lee artículos introductorios sobre redes neuronales convolucionales y recurrentes.
Realiza ejercicios sencillos de clasificación con una red neuronal básica.

Revisar 'Deep Learning' de Goodfellow, Bengio y Courville

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Profundiza en los conceptos teóricos del aprendizaje profundo para comprender mejor el funcionamiento interno de DeepSeek.

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Lee los capítulos sobre redes neuronales recurrentes y modelos de lenguaje.
Estudia las secciones sobre optimización y regularización en el aprendizaje profundo.
Investiga las aplicaciones del aprendizaje profundo en el procesamiento del lenguaje natural.

Experimentar con diferentes parámetros de inferencia

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Practica ajustando los parámetros de inferencia de DeepSeek para observar cómo afectan la calidad de las respuestas.

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Utiliza Ollama o LM Studio para ejecutar DeepSeek en local.
Modifica los parámetros 'temperature', 'top-k' y 'top-p' en diferentes consultas.
Analiza cómo los cambios en los parámetros afectan la coherencia y creatividad de las respuestas.

Four other activities

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Crear un chatbot básico con DeepSeek y FastAPI

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Desarrolla un chatbot sencillo para aplicar los conocimientos sobre el despliegue de DeepSeek en producción.

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Configura un entorno de desarrollo con Python, FastAPI y la librería de DeepSeek.
Crea una API que reciba consultas del usuario y las envíe a DeepSeek.
Implementa una interfaz de usuario básica para interactuar con el chatbot.
Despliega el chatbot en un servidor local o en la nube.

Proyecto: Fine-tuning de DeepSeek para una tarea específica

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Realiza un proyecto de fine-tuning para adaptar DeepSeek a una tarea específica, como la generación de código o la traducción automática.

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Selecciona una tarea específica y prepara un dataset personalizado.
Utiliza LoRA o QLoRA para realizar el fine-tuning en una GPU.
Evalúa el rendimiento del modelo fine-tuned en la tarea seleccionada.
Compara los resultados con el modelo original de DeepSeek.

Leer 'Natural Language Processing with Transformers' de Tunstall, von Werra, Wolf

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Aprende sobre los modelos Transformer y cómo se aplican al procesamiento del lenguaje natural para mejorar la comprensión de DeepSeek.

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Show steps

Lee los capítulos sobre la arquitectura Transformer y la atención.
Estudia las secciones sobre el fine-tuning de modelos Transformer.
Investiga las aplicaciones de los modelos Transformer en diferentes tareas de PNL.

Contribuir a un proyecto Open Source relacionado con DeepSeek

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Participa en un proyecto de código abierto para aplicar tus conocimientos y colaborar con otros desarrolladores.

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Busca proyectos Open Source que utilicen DeepSeek o modelos similares.
Identifica un problema o una mejora que puedas implementar.
Contribuye con código, documentación o pruebas al proyecto.

Career center

Learners who complete DeepSeek de Cero a Experto: desde instalación a producción will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Especialista en Procesamiento del Lenguaje Natural

El especialista en procesamiento del lenguaje natural se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos para comprender y generar lenguaje humano, lo cual demanda un conocimiento profundo de modelos de lenguaje avanzados como DeepSeek. Este curso proporciona una formación integral en la arquitectura y funcionamiento de DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3, lo que permite al especialista comprender sus diferencias y ventajas frente a otros modelos. La formación en ajuste fino y personalización de modelos, utilizando técnicas como LoRA y QLoRA, es fundamental para adaptar DeepSeek a tareas específicas de procesamiento del lenguaje natural. Además, el curso cubre la integración de DeepSeek con otras soluciones de IA, como RAGs y LangChain, lo que amplía las capacidades del especialista en la construcción de agentes autónomos y aplicaciones complejas.

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Especialista en Chatbots

Un especialista en chatbots se dedica a diseñar, desarrollar e implementar chatbots inteligentes, requiriendo un dominio de modelos de lenguaje como DeepSeek. Este curso ofrece una formación exhaustiva en la implementación de DeepSeek en APIs y aplicaciones web, utilizando FastAPI y Flask para servir modelos como APIs accesibles. El especialista aprenderá a integrar estos modelos en chatbots, garantizando un flujo de trabajo eficiente y optimizado para respuesta en tiempo real. Además, el curso cubre la integración de DeepSeek con otras soluciones de IA, como LangChain, lo que permite construir chatbots más complejos y versátiles con capacidades avanzadas.

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Desarrollador de Inteligencia Artificial

Como desarrollador de inteligencia artificial, se crean aplicaciones inteligentes, chatbots y asistentes virtuales, lo que exige un dominio de modelos de lenguaje avanzados como DeepSeek. Este curso ofrece una formación exhaustiva en la implementación de DeepSeek en APIs y aplicaciones web, utilizando FastAPI y Flask para servir modelos como APIs accesibles. El desarrollador aprenderá a integrar estos modelos en chatbots y herramientas empresariales, garantizando un flujo de trabajo eficiente y optimizado para respuesta en tiempo real. Además, el curso cubre la optimización de inferencia y escalabilidad, lo que permite desplegar DeepSeek en plataformas en la nube como AWS, Google Cloud y Azure, utilizando Docker, Kubernetes y Ray para escalar modelos de manera eficiente.

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Ingeniero de Aprendizaje Automático

Un ingeniero de aprendizaje automático se dedica a diseñar, construir y mantener modelos de inteligencia artificial, siendo crucial el conocimiento de modelos de lenguaje como DeepSeek. Este curso proporciona una formación integral para comprender la arquitectura de DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3, lo cual ayuda a los ingenieros a tomar decisiones informadas sobre la selección y personalización de modelos para tareas específicas. Además, el curso aborda la instalación y configuración de DeepSeek en diversos entornos, incluyendo Linux, Windows y macOS, preparando al ingeniero para optimizar el rendimiento en diferentes configuraciones de hardware. Las técnicas de fine-tuning y personalización que se aprenden permiten adaptar DeepSeek a las necesidades del proyecto, mejorando la precisión y eficiencia del modelo.

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Científico de datos

El rol de un científico de datos implica analizar grandes conjuntos de datos, extraer información valiosa y construir modelos predictivos, lo cual requiere un conocimiento profundo de las últimas herramientas de IA como DeepSeek. Este curso en particular ayuda a los científicos de datos a explorar la arquitectura y el funcionamiento de DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3, lo que les permite emplear estos modelos en tareas de razonamiento complejo y generación de código. La formación en instalación y uso en diferentes entornos, como Ollama, LM Studio y Hugging Face, asegura que el científico de datos pueda implementar DeepSeek en diversas plataformas. Además, el ajuste fino y la personalización de modelos, cubiertos en el curso, son habilidades esenciales para adaptar DeepSeek a proyectos de análisis de datos específicos.

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Consultor de Inteligencia Artificial

Un consultor de inteligencia artificial asesora a empresas sobre cómo implementar soluciones de IA para mejorar sus operaciones, siendo crucial un conocimiento actualizado de las últimas tecnologías como DeepSeek. Este curso permite al consultor comprender la arquitectura y el funcionamiento de DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3, lo que facilita la recomendación de este modelo a clientes que buscan alternativas a modelos propietarios. El curso también ofrece una visión práctica sobre la instalación y uso en diferentes entornos, lo que permite al consultor guiar a las empresas en la implementación de DeepSeek en sus propias infraestructuras. La formación en ajuste fino y personalización de modelos es invaluable para adaptar DeepSeek a las necesidades específicas de cada cliente.

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Ingeniero de datos

Como ingeniero de datos, se diseña, construye y gestiona la infraestructura de datos necesaria para soportar aplicaciones de inteligencia artificial, requiriendo conocimientos en el despliegue y optimización de modelos como DeepSeek. Este curso profundiza en la optimización de inferencia y escalabilidad de DeepSeek, desde la cuantización de modelos con GPTQ y AWQ hasta el uso de vLLM, Triton y TensorRT para mejorar la velocidad de procesamiento. El ingeniero aprenderá a desplegar DeepSeek en AWS, Google Cloud y Azure, utilizando Docker, Kubernetes y Ray para escalar modelos de manera eficiente. Además, el curso cubre la integración de DeepSeek con otras soluciones de IA, como RAGs y LangChain, lo que permite construir arquitecturas de datos robustas y escalables para soportar aplicaciones de IA complejas.

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Arquitecto de Soluciones de Inteligencia Artificial

El arquitecto de soluciones de inteligencia artificial diseña e implementa soluciones de IA a gran escala, requiriendo una comprensión profunda de modelos de lenguaje y la infraestructura para soportarlos. Este curso ayuda a comprender la arquitectura y el funcionamiento de DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3, permitiéndole elegir los modelos adecuados para cada proyecto. El arquitecto aprenderá a desplegar DeepSeek en diversos entornos, optimizando la inferencia y escalabilidad en plataformas en la nube como AWS, Google Cloud y Azure. La integración de DeepSeek con otras soluciones de IA, como RAGs y LangChain, le permite diseñar soluciones completas y complejas, satisfaciendo las necesidades de los clientes.

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Ingeniero de Prompt

El rol de un ingeniero de prompt está dedicado a diseñar y optimizar prompts para modelos de lenguaje, maximizando su rendimiento y precisión. Este curso permite entender a fondo la arquitectura de DeepSeek y como funciona. Con este entendimiento, el ingeniero de prompt puede diseñar prompts más efectivos para DeepSeek, permitiendo al modelo responder mejor a una gran variedad de tareas. Así, el ingeniero de prompt ayuda a optimizar y personalizar modelos para diversas aplicaciones en diferentes industrias.

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Investigador en Inteligencia Artificial

Los investigadores en inteligencia artificial se dedican a avanzar en el campo, explorando nuevas técnicas y modelos, lo cual requiere un conocimiento profundo de modelos de lenguaje como DeepSeek. Este curso profundiza en la arquitectura y el funcionamiento de DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3, lo que permite al investigador comprender sus diferencias y ventajas. El curso cubre la instalación y configuración de DeepSeek en diversos entornos, lo que facilita la experimentación y evaluación del modelo en diferentes configuraciones. La formación en ajuste fino y personalización de modelos es esencial para adaptar DeepSeek a tareas específicas de investigación, permitiendo avanzar en el conocimiento y desarrollo de nuevas técnicas de IA.

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Analista de Inteligencia Artificial

Un analista de inteligencia artificial evalúa el rendimiento y la eficacia de los modelos de IA, requiriendo un conocimiento práctico de modelos de lenguaje como DeepSeek. Este curso proporciona una formación integral en la instalación y uso de DeepSeek en diferentes entornos, lo que permite al analista implementar y evaluar el modelo en diversas plataformas. El curso cubre la optimización de inferencia y escalabilidad, lo que ayuda a comprender cómo mejorar el rendimiento del modelo en diferentes escenarios. La formación en ajuste fino y personalización de modelos permite al analista adaptar DeepSeek a tareas específicas, mejorando su precisión y utilidad.

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Analista de datos Cuantitativo

Los analistas de datos cuantitativos usan modelos de lenguaje para extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos. Un curso sobre DeepSeek podría ayudar a los analistas a entender mejor el modelo y sus capacidades. Como parte de sus deberes, el analista cuantitativo debe optimizar el desempeño de modelos como DeepSeek. El curso puede ayudar a entrenarlos en los métodos de optimización que se necesitan para obtener un mayor desempeño.

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Profesional de marketing

Un rol en Marketing requiere profesionales que se mantengan actualizados con las últimas herramientas de inteligencia artificial, como DeepSeek. Este curso puede ser útil y proporciona una introducción a cómo DeepSeek puede ser utilizado para mejorar las campañas de marketing. Las técnicas de personalización de modelos permiten adaptar DeepSeek a las necesidades específicas de cada empresa, mejorando su precisión y utilidad para marketing. Con este curso, los profesionales de marketing pueden implementar DeepSeek para automatizar la generación de contenido, análisis de sentimientos y personalización de campañas.

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Administrador de Base de Datos

El administrador de base de datos puede necesitar este curso. Ya que este curso se enfoca en la implementación del modelo DeepSeek en diferentes entornos y plataformas, los administradores de bases de datos pueden requerirlo para tener una comprensión solida de como funcionan las herramientas. Esto ayuda a entender mejor como el modelo se integra con las bases de datos, y ofrece un buen entendimiento para mantener el modelo y sus datos.

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Estratega de Negocios

Los estrategas de negocios requieren información actualizada en las últimas herramientas de inteligencia artificial. El curso les da una base en modelos de lenguaje como DeepSeek, lo cual ayuda a tomar decisiones sobre implementación de IA en la empresa. Los conceptos incluidos en el curso son valiosos para analizar como DeepSeek puede ser aplicado a diversas iniciativas de negocios, optimizando procesos y ganando ventajas competitivas.

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Reading list

We've selected one books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in DeepSeek de Cero a Experto: desde instalación a producción.

Alter Ego

Save

Este libro es una referencia completa sobre el aprendizaje profundo. Proporciona una base teórica sólida y cubre una amplia gama de temas relevantes para DeepSeek. Es especialmente útil para comprender los conceptos subyacentes y las técnicas avanzadas utilizadas en los modelos de lenguaje.

(English) Alter Ego: A Novel

Paperback

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Deepseek: de cero a producción

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