Cursuri de pregatire MLOps for Azure Machine Learning

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor AI de nivel avansat și cercetătorilor de date cu experiență de la intermediară la avansată care doresc să îmbunătățească performanța modelului DeepSeek, să minimizeze latența și să implementeze eficient soluții AI utilizând practici MLOps moderne.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Optimizarea modelelor DeepSeek pentru eficiență, acuratețe și scalabilitate.
• Să implementeze cele mai bune practici pentru MLOps și versionarea modelelor.
• Să implementeze modele DeepSeek pe infrastructura cloud și on-premise.
• Monitorizarea, întreținerea și scalarea eficientă a soluțiilor AI.

Această sesiune de training, condusă de un instructor, disponibilă în format România (online sau la sediul clientului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar și avansat care doresc să construiască și să implementeze aplicații cloud bazate pe inteligență artificială folosind Microsoft Azure.

La finalizarea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Dezvolte aplicații bazate pe evenimente și serverless folosind Funcțiile Azure.
• Gestioneze soluțiile de stocare Azure și mașinile virtuale.
• Implementeze și scaleze aplicații web folosind Azure App Service și containere Docker.
• Integreze inteligență artificială, învățare automată și procesare a limbajului natural folosind Serviciile AI Azure.
• Utilizeze GitHub Copilot pentru a asista în dezvoltarea aplicațiilor cloud bazate pe inteligență artificială.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să utilizeze platforma drag-and-drop Azure ML pentru a implementa Machine Learning sarcini de lucru fără a fi nevoiți să achiziționeze software și hardware și fără a se preocupa de întreținere și implementare.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să scrie modele de învățare automată extrem de precise utilizând Python, R sau instrumente cu cod zero.
• Să utilizeze seturile de date și algoritmii disponibili Azure pentru a antrena și urmări modelele de învățare automată și de învățare profundă.
• Utilizați spațiul de lucru interactiv al Azure pentru a dezvolta în colaborare modele ML.
• Alegeți din diferite cadre ML acceptate de Azurecum ar fi PyTorch, TensorFlow și scikit-learn.

Microsoft Azure Infrastructură și implementare

Această formare permite delegaților să își îmbunătățească competențele de proiectare a soluțiilor Microsoft Azure.

După această formare, delegatul va înțelege caracteristicile și capacitățile serviciilor Azure, pentru a fi capabil să identifice compromisurile și să ia decizii pentru proiectarea soluțiilor de cloud public și hibrid.

În timpul formării vor fi definite soluțiile de infrastructură și platformă adecvate pentru a îndeplini cerințele funcționale, operaționale și de implementare necesare pe parcursul ciclului de viață al soluției.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează DevOps inginerilor, dezvoltatorilor și managerilor de proiect care doresc să utilizeze Azure DevOps pentru a construi și implementa aplicații de întreprindere optimizate mai rapid decât abordările tradiționale de dezvoltare.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegeți vocabularul și principiile fundamentale DevOps.
.
• Instalați și configurați instrumentele Azure DevOps necesare pentru dezvoltarea de software.
.
• Utilizați instrumentele și serviciile Azure DevOps pentru a vă adapta continuu la piață.
.
• Construiți aplicații de întreprindere și evaluați procesele actuale de dezvoltare pe soluțiile Azure DevOps.
.
• Gestionați echipele mai eficient și accelerați timpul de implementare a software-ului.
.
• Adoptați practicile de dezvoltare DevOps în cadrul organizației.
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să învețe cum să construiască microservicii pe Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Utilizeze ASF ca platformă pentru construirea și gestionarea microserviciilor.
• Înțeleagă conceptele și modelele cheie de programare a microserviciilor.
• Să creeze un cluster în Azure.
• Să implementeze microservicii în incintă sau în cloud.
• Depanarea și depanarea unei aplicații de microservicii live.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Kubeflow în incintă și în cloud utilizând AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Rulați conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiți instruiri ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Kubeflow în incintă și în cloud.
• Să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Să ruleze conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiți instruiri ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru pe un server AWS EC2.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe AWS.
.
• Utilizați EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe AWS.
.
• Creați și implementați un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
.
• Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
.
• Utilizați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru în cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe Azure.
• Utilizați Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe Azure.
.
• Creați și implementați o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
.
• Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
.
• Utilizați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
.

Această instruire live (online sau la fața locului), susținută de un instructor, se adresează cercetătorilor în domeniul datelor care doresc să meargă dincolo de construirea de modele ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați MLflow și bibliotecile și cadrele ML conexe.
• Să aprecieze importanța trasabilității, reproductibilității și capacității de implementare a unui model ML
• Să implementeze modele ML în diferite cloud-uri publice, platforme sau servere on-premise.
• Scalați procesul de implementare ML pentru a găzdui mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Crearea unui registru central pentru experimentarea, reproducerea și implementarea modelelor ML.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să evalueze abordările și instrumentele disponibile în prezent pentru a lua o decizie inteligentă privind calea de urmat în adoptarea MLOps în cadrul organizației lor.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze diverse cadre și instrumente MLOps.
• Să formeze echipa potrivită, cu competențele potrivite pentru construirea și susținerea unui sistem MLOps.
• Să pregătească, să valideze și să versioneze datele pentru a fi utilizate de modelele ML.
• Înțelegerea componentelor unei conducte ML și a instrumentelor necesare pentru a construi una.
• Experimentarea cu diferite cadre și servere de învățare automată pentru implementarea în producție.
• Operaționalizarea întregului proces Machine Learning astfel încât acesta să poată fi reprodus și întreținut.