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Applied DeepSeek: Building Intelligent Systems

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Applied DeepSeek: Building Intelligent Systems

Ce cours fait partie de Spécialisation "DeepSeek in Practice"

Instructeur : Packt - Course Instructors

Inclus avec

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3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Learn to design prompts and evaluate responses using DeepSeek in various domains.
Understand the process of building and deploying AI-powered applications with DeepSeek.
Develop skills to integrate DeepSeek into agent workflows for intelligent systems.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : AI Integrations
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Prompt Patterns
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Agentic systems
Catégorie : Cloud Deployment
Catégorie : Tool Calling
Catégorie : Data Science

Outils que vous découvrirez

Catégorie : AI Orchestration
Catégorie : DeepSeek API
Catégorie : Agentic Workflows
Catégorie : Gemini
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Generative AI
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Deepseek

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

juin 2026

Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "DeepSeek in Practice"

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Il y a 3 modules dans ce cours

Apply DeepSeek to real-world scenarios through detailed case studies and learn how to build robust AI-powered applications. Discover best practices for integrating DeepSeek into practical workflows and systems.

This course guides learners through hands-on applications of DeepSeek, starting with benchmarking, prompt design, and response evaluation in diverse domains such as financial document extraction. Learners will explore the process of building AI-driven solutions, from technical requirements and context creation to deploying APIs and running models locally. The course also covers the integration of DeepSeek into agent workflows, enabling the development of intelligent agents and orchestrated systems. Learners engage with practical examples and step-by-step explanations, focusing on translating DeepSeek’s capabilities into effective solutions. The course emphasizes actionable insights and real-world integration strategies for developers and AI engineers. This course is part two of a three-course Specialization designed to provide a comprehensive learning pathway in this subject area. While it delivers standalone value and practical skills, learners seeking a more integrated and in-depth progression may benefit from completing the full Specialization.

This module explores real-world applications of DeepSeek-R1 through industry case studies, focusing on benchmarking, prompt engineering, and performance evaluation. Learners will gain hands-on experience in designing prompts, analyzing extraction errors, and comparing DeepSeek-R1 with other document parsing tools. Best practices for hybrid approaches and strategies for financial document extraction are also covered.

Inclus

1 vidéo10 lectures1 devoir

1 vidéoTotal 1 minute

Overview1 minute

10 lecturesTotal 75 minutes

Introduction5 minutes
Benchmarking Tools Setup and Prompt Design4 minutes
Response Evaluation12 minutes
Follow-up Code Generation Request6 minutes
Recalibration through Iterative Prompting7 minutes
Prompting DeepSeek for Financial Document Extraction7 minutes
Entity Recognition Accuracy10 minutes
Benchmark Comparison: From Document to Accuracy Scores6 minutes
Understanding DeepSeek-R1's Extraction Errors12 minutes
Hybrid Approach: Best Practices6 minutes

1 devoirTotal 16 minutes

DeepSeek in Financial Document Analysis16 minutes

This module guides learners through the practical implementation of DeepSeek models to solve real-world problems, including preparing health data, building and deploying APIs, and running inference both in the cloud and locally. Learners will gain hands-on experience with Docker, FastAPI, and various inference backends to operationalize AI solutions.

Inclus

1 vidéo9 lectures1 devoir

1 vidéoTotal 1 minute

Overview1 minute

9 lecturesTotal 52 minutes

Introduction4 minutes
Technical Requirements6 minutes
Creating the Context5 minutes
Creating the Daily Health Summary4 minutes
Refactoring into an API4 minutes
Deploying with Docker5 minutes
Running Locally with Ollama7 minutes
Refactoring for Local Generation on the CPU7 minutes
Inference Backends10 minutes

1 devoirTotal 16 minutes

DeepSeek Deployment and Containerization Fundamentals16 minutes

This module introduces learners to building LLM-powered agents using DeepSeek, focusing on the integration of tools, workflows, and agentic applications. Through practical examples, such as summarizing scientific papers and orchestrator-worker patterns, learners will explore the challenges and solutions in developing effective AI agents.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

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Instructeur

Packt - Course Instructors

Packt

1 946 Cours581 427 apprenants

Offert par

Packt

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Statut : Essai gratuit
Packt
DeepSeek in Practice
Spécialisation
Statut : Prévisualisation
Board Infinity
Mastering DeepSeek: From Architecture to Application
Cours
Statut : Essai gratuit
Board Infinity
Building Applications with DeepSeek
Cours
Statut : Prévisualisation
Board Infinity
DeepSeek Essentials: From Foundations to Real-World Use
Cours

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Felipe M.

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