Cursuri de pregatire MLOps for Azure Machine Learning

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.

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.

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

Serviciul Azure Bot combină puterea funcțiilor Microsoft Bot Framework și Azure pentru a permite dezvoltarea rapidă a robotilor inteligenți.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să creeze cu ușurință un bot inteligent folosind Microsoft Azure

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentalele robotelor inteligențe
• Știe cum să creeze roboteluri inteligenți folosind aplicații cloud
• Comprende modul de utilizare al funcțiilor Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK și serviciului Azure Bot
• Înțelege cum să proiecteze roboteluri folosind modele de bot
• Să dezvolte primul lor bot inteligent folosind Microsoft Azure

Public

• Dezvoltatori
• Hobbyiști
• Ingineri
• Profesioniști IT

Formatul cursului

• Poziții de predare, discuții, 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.

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.

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.
.

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 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.
.

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.

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