Cursuri de pregatire Kubeflow pe Azure

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (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.

Microsoft Azure Infrastructure and Deployment

Acest antrenament permite delegaților să-și îmbunătățească abilitățile de proiectare a soluțiilor Microsoft Azure.

După acest antrenament, delegatul va înțelege funcțiile și capacitățile serviciilor Azure, pentru a putea identifica compromisuri și să ia decizii privind proiectarea soluțiilor de cloud public și hibrid.

În timpul antrenamentului, vor fi definite soluțiile de infrastructură și platforme adecvate pentru a satisface cerințele funcționale, operaționale și de implementare prin ciclul de viață al soluției.

Acest curs instruit de un instructor, live în Moldova (online sau on-site) este destinat dezvoltatorilor care doresc să învețe cum să construiască microservicii pe Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Să folosească ASF ca platformă pentru construirea și gestionarea microserviciilor.
• Să înțeleagă conceptele și modelele de programare cheie ale microserviciilor.
• Să creeze un cluster în Azure.
• Să implementeze microservicii on-premises sau în cloud.
• Să depisteze și să soluționeze problemele unei aplicații live de microservicii.

Serviciul Azure Bot combină puterea cadrului Microsoft Bot Framework și funcțiilor Azure pentru a permite dezvoltarea rapidă a boturi inteligente.

În acest antrenament live, condus de instrucțor, participanții vor învăța cum să creze un bot inteligent utilizând Microsoft Azure

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Învăța fundamentele boturilor inteligente
• Învăța cum să creați boturi inteligente folosind aplicații cloud
• Înțelege cum să folosiți Microsoft Bot Framework, SDK-ul Bot Builder și Serviciul Azure Bot
• Înțelege cum să concepți boturi utilizând modele de bot
• Dezvolta primul lor bot inteligent folosind Microsoft Azure

Audiență

• Dezvoltatori
• Hobbyiști
• Ingineri
• Profesionali IT

Formatul cursului

• Parte prezentare, parte discuție, exerciții și practică intensivă

În această formare guiță de un instrucțurator în Moldova (pe locație sau la distanță), participanții vor învăța noțiunile fundamentale, componentele și serviciile ale Microsoft Azure, mersu-i prin crearea unei aplicații cloud de exemplu.

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

• Comprehandeze bazele Microsoft Azure
• Comprehandeze instrumentele și serviciile diferite ale Azure
• Invețe cum să folosească Azure pentru construirea de aplicații cloud

Internet of Things (IoT) este o infrastructură de rețea care conectează fără fir obiecte fizice și aplicații software, permițându-le să comunice între ele și să facă schimb de date prin intermediul comunicațiilor de rețea, al cloud computing-ului și al captării datelor. Azure este un set complet de servicii cloud care oferă o suită IoT constând în soluții preconfigurate care ajută dezvoltatorii să accelereze dezvoltarea proiectelor IoT.

În cadrul acestui training live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să dezvolte aplicații IoT utilizând Azure.

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

• Înțeleagă elementele fundamentale ale arhitecturii IoT
• Să instaleze și să configureze Azure IoT Suite
• Să învețe beneficiile utilizării Azure în programarea sistemelor IoT
• Să implementeze diverse servicii Azure IoT (IoT Hub, Funcții, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, Dispozitiv IoT Management)
• Construiți, testați, implementați și depanați un sistem IoT utilizând Azure

Audiență

• Dezvoltatori
• Ingineri

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și practică practică grea

Notă

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (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.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (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.
.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (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.

În cadrul acestei formări live cu instructor în Moldova (online sau la fața locului), participanții vor învăța cum să configureze și să gestioneze un mediu de containere la scară de producție utilizând Kubernetes pe AKS.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze și să gestioneze Kubernetes pe AKS.
• Să implementeze, să gestioneze și să scaleze un cluster Kubernetes.
• Să implementeze aplicații containerizate (Docker) pe Azure.
• Migrarea unui mediu Kubernetes existent de pe site-ul propriu către cloud-ul AKS.
• Integrați Kubernetes cu software de integrare continuă (CI) de la terți.
• Asigurați disponibilitatea ridicată și recuperarea în caz de dezastru în Kubernetes.

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.

Această instruire cu instructor în Moldova (online sau on-site) este adresată inginerilor care doresc să evalueze abordările și instrumentele disponibile astăzi pentru a lua decizii inteligente privind calea de urmat în adoptarea MLOps în organizația lor.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Instala și configura diferite cadre și instrumente MLOps.
• Alege echipele potrivite cu abilități adecvate pentru construirea și susținerea unui sistem MLOps.
• Pregăti, valida și gestioneze versiunile datelor pentru a fi utilizate de modele ML.
• Înțelege componente-le unui Pipeline ML și instrumentele necesare pentru construirea acestuia.
• Experimenta cu diferite cadre și servere de învățare automată pentru a fi implementate în producție.
• Operaționaliza întregul proces de Machine Learning astfel încât să fie reproducibil și menținut.

Această instruire cu instructor, live (online sau în locație), este destinată inginerilor de machine learning care doresc să folosească Azure Machine Learning și Azure DevOps pentru a facilita practicile MLOps.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Construi fluxuri de lucru și modele de machine learning reproducibile.
• Gestiona ciclul de viață al machine learning-ului.
• Urmați și raportați istoricul versiunilor modelului, activele și multe altele.
• Detașați modele de machine learning gata pentru producție oriunde.