Curs de pregatire MLOps pentru Azure Machine Learning

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de inteligență artificială și oamenilor de știință de date de nivel avansat, cu experiență intermediară sau avansată, care doresc să îmbunătățească performanța modelelor DeepSeek, să minimizeze latența și să implementeze soluții de inteligență artificială eficient, folosind practici moderne MLOps.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Optimiza modelele DeepSeek pentru eficiență, acuratețe și scalabilitate.
• Să implementeze cele mai bune practici pentru MLOps și versionarea modelelor.
• Să implementeze modele DeepSeek pe infrastructură cloud și on-premise.
• Să monitorizeze, să întrețină și să scaleze soluțiile de inteligență artificială în mod eficient.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să construiască și să implementeze aplicații în cloud alimentate de inteligență artificială folosind Microsoft Azure.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Dezvolta aplicații bazate pe evenimente și fără server folosind Azure Functions.
• Gestiona soluții de stocare Azure și mașini virtuale.
• Implementa și scalare aplicații web folosind Azure App Service și containere Docker.
• Integra inteligență artificială, învățare automată și procesare de limbaj natural folosind Azure AI Services.
• Folosi GitHub Copilot pentru a asista în dezvoltarea aplicațiilor în cloud bazate pe inteligență artificială.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și profesioniștilor tehnici de nivel începător / intermediar / avansat care doresc să utilizeze Microsoft Azure pentru a construi, testa și implementa agenți AI pentru aplicații de business.

La finalul acestui training, participanții vor putea: înțelege arhitectura agenților AI pe Azure, crea și configura un agent funcțional, conecta agenți la surse de cunoștințe de business, evalua și pregăti agenți pentru implementare.

Acest training condus de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor DevOps, dezvoltatorilor și managerilor de proiecte care doresc să utilizeze Azure DevOps pentru a construi și implementa aplicații enterprise optimizate mai rapid decât abordările tradiționale de dezvoltare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege vocabularul și principiile fundamentale ale DevOps.
• Instala și configura instrumentele necesare Azure DevOps pentru dezvoltarea de software.
• Utiliza instrumentele și serviciile Azure DevOps pentru a se adapta continuu la cerințele pieței.
• Construi aplicații enterprise și evalua procesele actuale de dezvoltare pe baza soluțiilor Azure DevOps.
• Gestiona echipele mai eficient și accelera timpul de implementare a software-ului.
• Adopta practici de dezvoltare DevOps în cadrul organizației.

Azure Bot Service reunește capacitățile Microsoft Bot Framework și Azure Functions, oferind o platformă puternică pentru construirea rapidă a roboților inteligenți.

În acest training condus de un instructor, participanții vor explora cum să dezvolte eficient roboți inteligenți folosind Microsoft Azure.

La finalul trainingului, participanții vor fi capabili să:

Înțeleagă conceptele de bază din spatele roboților inteligenți.

Construiască roboți inteligenți folosind aplicații bazate pe cloud.

Dobândească cunoștințe practice despre Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK și Azure Bot Service.

Aplice modele de design de roboți în scenarii din lumea reală.

Creeze și implementeze primul lor robot inteligent folosind Microsoft Azure.

Publicul țintă

Acest curs este destinat dezvoltatorilor, pasionaților, inginerilor și profesioniștilor IT interesați de dezvoltarea de roboți.

Formatul cursului

Trainingul combină prelegeri și discuții cu exerciții și un accent puternic pe practică hands-on.

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată inginerilor de date de nivel intermediar care doresc să învețe cum să utilizeze Azure Data Lake Storage Gen2 pentru soluții eficiente de analiză a datelor.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și caracteristicile cheie ale Azure Data Lake Storage Gen2.
• Să optimizeze stocarea și accesul la date pentru costuri și performanță.
• Să integreze Azure Data Lake Storage Gen2 cu alte servicii Azure pentru analiză și procesare de date.
• Să dezvolte soluții folosind API-ul Azure Data Lake Storage Gen2.
• Să depaneze probleme comune și să optimizeze strategiile de stocare.

Docker este o platformă de containerizare utilizată pentru a construi medii reproducibile, portabile și scalabile pentru sistemele de învățare automată (ML).

Această sesiune de training condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor tehnici de nivel intermediar până la avansat care doresc să containerizeze și să operationalizeze pipeline-uri complete de ML folosind Docker.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Containeriza sarcini de antrenament, validare și inferență pentru ML.
• Proiecta și orchestra pipeline-uri de ML de la A la Z folosind Docker și alte instrumente de suport.
• Implementa versiuni, reproductibilitate și CI/CD pentru componentele ML.
• Deploya, monitoriza și scala servicii ML în medii containerizate.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive susținute de demonstrații practice.
• Exerciții practice concentrate pe construirea componentelor reale ale pipeline-urilor ML.
• Implementare live-lab pentru fluxuri de lucru containerizate de la A la Z.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru training personalizat aliniat nevoilor specifice de infrastructură ML, vă rugăm să ne contactați pentru a discuta opțiunile.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor Java de nivel intermediar, inginerilor de software și entuziaștilor cloud care doresc să valorifice puterea Azure OpenAI pentru a crea aplicații inteligente.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile Generative AI și aplicațiile sale.
• Să configureze și să gestioneze un serviciu Azure OpenAI.
• Să integreze modelele OpenAI în aplicațiile Java.
• Să implementeze funcționalități alimentate de AI în aplicațiile web.

Kubeflow este o platformă open-source proiectată pentru a simplifica construirea, antrenarea și implementarea sarcinilor de învățare automată pe Kubernetes.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de la nivel începător până la intermediar care doresc să construiască fluxuri de lucru ML fiabile folosind Kubeflow.

La finalizarea acestei instruiri, participanții vor dobândi abilitățile necesare pentru a:

• Naviga prin ecosistemul și componentele de bază ale Kubeflow.
• Construi fluxuri de lucru reproductibile cu Kubeflow Pipelines.
• Rula sarcini de antrenament scalabile pe Kubernetes.
• Serve modele de învățare automată eficient folosind Kubeflow Serving.

Formatul Cursului

• Prezentări ghidate și discuții collaborative.
• Laboratoare practice cu componente reale ale Kubeflow.
• Exerciții practice pentru construirea fluxurilor de lucru ML de la un capăt la altul.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pot fi aranjate versiuni personalizate ale acestei instruiri pentru a se alinia cu tehnologia echipei dvs. și cerințele proiectului.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Kubeflow on premise și în cloud.
• Construiască, implementeze și gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Ruleze întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosească Kubeflow pentru a porni și a gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiască sarcini de antrenament ML, ajustare a hiperparametrilor și servire pe mai multe platforme.

În acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), participanții vor învăța cum să configureze și să gestioneze un mediu de containere la scară de producție folosind Kubernetes pe AKS. 

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Configura și gestiona Kubernetes pe AKS.
• Implementa, gestiona și scala un cluster Kubernetes.
• Implementa aplicații containerizate (Docker) pe Azure.
• Migra un mediu Kubernetes existent de la on-premise la cloud-ul AKS.
• Integra Kubernetes cu software-uri de integrare continuă (CI) de la terți.
• Asigura disponibilitate ridicată și recuperare în caz de dezastru în Kubernetes.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată inginerilor care doresc să evalueze abordările și instrumentele disponibile astăzi pentru a lua o decizie inteligentă în ceea ce privește adoptarea MLOps în organizația lor.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Instala și configura diverse cadre și instrumente MLOps.
• Să formeze echipa potrivită, cu abilitățile necesare pentru construirea și susținerea unui sistem MLOps.
• Să pregătească, valideze și versionizeze datele pentru utilizarea de către modelele ML.
• Să înțeleagă componentele unui ML Pipeline și instrumentele necesare pentru a construi unul.
• Să experimenteze cu diferite cadre și servere de învățare automată pentru implementarea în producție.
• Să operationalizeze întregul proces de Învățare Automată astfel încât să fie reproducibil și întreținut.

MLOps pe Kubernetes este un cadru de lucru pentru automatizarea antrenării, validării, ambalării și implementării modelelor de învățare automată folosind pipeline-uri containerizate și fluxuri de lucru GitOps.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar care doresc să construiască pipeline-uri MLOps automate și scalabile pe Kubernetes.

După parcurgerea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Proiecteze pipeline-uri CI/CD de la cap la cap pentru învățarea automată.
• Implementeze fluxuri de lucru GitOps pentru implementarea și versionarea modelelor.
• Automatizeze antrenarea, testarea și ambalarea modelelor ML.
• Integreze strategii de monitorizare, alertare și rollback.

Formatul cursului

• Prezentări ghidate de instructor și analize tehnice aprofundate.
• Exerciții practice care construiesc fluxuri de lucru CI/CD din lumea reală.
• Practică în laborator live pentru implementarea sarcinilor ML pe Kubernetes.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Organizațiile pot solicita conținut personalizat aliniat la instrumentele și infrastructura lor interne MLOps.

Acest training condus de un instructor, disponibil România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de date de nivel intermediar care doresc să devină experți în utilizarea Azure Synapse Analytics pentru o gamă largă de procesări, analize și vizualizări de date.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază, arhitectura și componentele Azure Synapse Analytics.
• Să creeze, să configureze și să gestioneze depozite de date scalabile folosind Azure Synapse.
• Să stăpânească tehnici pentru ingerarea, transformarea și încărcarea datelor (ETL) din diverse surse în Azure Synapse.
• Să optimizeze performanța interogărilor, să securizeze datele și să se integreze Azure Synapse cu Power BI și alte instrumente pentru a vizualiza datele și a partaja insights.