Курс за обучение по MLOps за Azure Machine Learning

Този обучителен курс с водещ инструктор се провежда на живо в България (онлайн или на място) и е насочен към AI инженери и учени по данни от напреднало ниво, които притежават междинно до напреднало ниво на опит и желаят да подобрят производителността на моделите на DeepSeek, да намалят латентността и да разгръщат решения за изкуствен интелект ефективно, използвайки съвременни практики в областта на MLOps.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Оптимизират моделите на DeepSeek за ефективност, точност и мащабируемост.
• Прилагат най-добри практики за MLOps и версиониране на модели.
• Разгръщат моделите на DeepSeek в облачни и локални инфраструктури.
• Ефективно наблюдават, поддържат и мащабират решения за изкуствен интелект.

Този курс с инструктор, провеждан жив в България (онлайн или на място), е предназначен за професионалисти с интермедиален до напреднал ниво, които искат да създават и разплащат облачни приложения с изкуствен интелигент, използвайки Microsoft Azure.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разработват събитийно-ориентирани и безсерверни приложения с использоване на Azure Functions.
• Управляват решения за съхранение и виртуални машини в Azure.
• Разплащат и увеличават уеб приложения, използвайки Azure App Service и контейнери на Docker.
• Интегрират изкуствен интелигент, машинно обучение и обработка на естествени езици, използвайки услугите на Azure AI.
• Използват GitHub Copilot за подпомагане на разработването на облачни приложения с изкуствен интелигент.

Това обучение, водено от инструктор, в реално време в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и технически специалисти от начално / средно / напреднало ниво, които искат да използват Microsoft Azure за изграждане, тестване и предоставяне на ИИ агенти за бизнес приложения.

Към края на това обучение участниците ще могат: да разберат архитектурата на ИИ агентите върху Azure, да създадат и конфигурират работещ агент, да свържат агентите с източници на бизнес знания, да оценят и подготвят агентите за предоставяне.

Това обучение позволява на участниците да подобрят навиките си за проектиране на решения в Microsoft Azure.

След това обучение участникът ще разбира функционалността и възможностите на услугите Azure, които му позволяват да определя компромиси и да взима решения за проектиране на публични и хибридни обlacни решения.

По време на обучението ще се дефинират подходящите инфраструктурни и платформски решения, които да отговарят на функционалните, операционните и разполаганските изисквания през цикъла на живот на решението.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за инженери-DevOps, разработчици и проектни менажири, които искат да използват Azure DevOps за построяване и доставяне на оптимизирани предприемачески приложения по-бързо от традиционните подходи към разработката.

По завершването на обучението участниците ще могат да:

• Разберат основната терминология и принципи за DevOps.
• Инсталират и конфигурират необходимите инструменти на Azure DevOps за разработка на софтуер.
• Използват инструментите и услугите на Azure DevOps, за да се адаптират непрекъснато към пазара.
• Построват предприемачески приложения и оценяват текущите процеси на разработка с помощта на решенията на Azure DevOps.
• Управлението на екипите по-ефективно и ускоряването на времената за доставяне на софтуер.
• Прилагат практиките за разработка на DevOps вътре в организацията.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към администратори по сигурността, които искат да осигурят Azure натоварвания.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да управляват сигурността на хоста, мрежовата сигурност и още.
• Да конфигурират сигурността на съхранението и базите данни в Azure.
• Да внедряват сигурностно мониториране, използвайки ресурсите на Azure.
• Да предотвратяват злонамерени кибер атаки върху данните и инфраструктурите.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към администратори по сигурността, които желаят да научат как да конфигурират Azure сигурността в облака, за да осигурят работни натоварвания, изпълнявани в Azure.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Конфигурирайте сигурността на хоста и мрежата.
• Конфигурирайте Azure разширени опции за сигурност.
• Използвайте Azure, за да защитите натоварванията на облачните изчисления.
• Използвайте сигурност на услугите за защита на крайната точка срещу зловреден софтуер и вируси.
• Защитени работни натоварвания на контейнери, които се изпълняват в Azure.

Услугата Azure Bot Service обединява възможностите на Microsoft Bot Framework и Azure Functions, предоставяйки мощна платформа за бързо изграждане на интелигентни ботове.

При този обучение с ръководител на живо участниците ще разгледат как ефективно да разработват интелигентни ботове, използвайки Microsoft Azure.

До края на обучението участниците ще могат да:

Разбират основните концепции, стоящи зад интелигентните ботове.

Изграждат интелигентни ботове, използвайки приложения в облака.

Придобият практически познания за Microsoft Bot Framework, SDK за изграждане на ботове и услугата Azure Bot Service.

Прилагат установени шаблони за дизайн на ботове в реални сценарии.

Създават и разгръщат първия си интелигентен бот, използвайки Microsoft Azure.

Целева аудитория

Този курс е създаден за разработчици, ентусиасти, инженери и ИТ специалисти, интересуват се от разработката на ботове.

Формат на курса

Обучението комбинира лекции и дискусии с упражнения и силен акцент върху практическите занимания.

Товато обучение, проведено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към данни инженерi с междуредов опит, които искат да научат как да използват Azure Data Lake Storage Gen2 за ефективни решения за анализ на данни.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат архитектурата и основните характеристики на Azure Data Lake Storage Gen2.
• Оптимизират съхранението и достъпа до данни за цена и производителност.
• Интегрират Azure Data Lake Storage Gen2 с други услуги на Azure за анализ и обработка на данни.
• Разработват решения с использоване на API на Azure Data Lake Storage Gen2.
• Решават общи проблеми и оптимизират стратегии за съхранение.

Docker е платформа за контейриране, използвана за създаване на възпроизводими, переносими и масштабируеми среди за ML системи.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за технически специалисти с промежуточен и висок ниво, които искат да контейрират и операционизират цели ML пайплайни използвайки Docker.

Върху завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Контейрират ML задачи за обучаване, валидация и извършване.
• Проектират и оркестрират цели ML пайплайни с помощта на Docker и допълнителни инструменти.
• Реализират версиониране, възпроизводимост и CI/CD за компонентите от ML системата.
• Разграждат, мониторят и маскират ML услуги в контейрирани среди.

Формат на курса

• Интерактивни лекции, подкрепени с практически демонстрации.
• Практически упражнения, фокусирани върху създаването на реални компоненти за ML пайплайн.
• Реализация на жив лаб за цели контейрирани работни потоци.

Опции за персонализиране на курса

• За персонализирано обучение, съгласувано с конкретни нужди от ML инфраструктурата, моля свържете се с нас за обсъждане на опции.

Това обучение, водено от инструктор на живо, в България (онлайн или на място) е предназначено за Java разработчици на среден ниво, софтуерни инженери и ентусиасти на облачните технологии, които искат да използват мощта на Azure OpenAI за създаване на интелигентни приложения.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Разбират принципите на Генеративната AI и нейните приложения.
• Настройват и управляват услуга за Azure OpenAI.
• Интегрират моделите на OpenAI в Java приложения.
• Разработват AI-основани функции в уеб приложения.

Kubeflow е отворен източник платформа, направена за оптимизиране на създаването, обучаването и разграждането на машинно самообучение зареждане в Kubernetes.

Това управляемо обучение (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на ниво начинаещ до среден, които искат да изграждат надежди ML работни потоци с Kubeflow.

След завършването на това обучение, участниците ще придобият уменията да:

• Навигирам в екосистемата Kubeflow и нейните основни компоненти.
• Изграждаме възпроизводими работни потоци с Kubeflow Pipelines.
• Провеждаме масштабиращи се задания за обучение в Kubernetes.
• Разграждаме машинни модели ефективно, използвайки Kubeflow Serving.

Формат на курса

• Ръководени презентации и колаборативни дискусии.
• Практически лаборатории с реални компоненти на Kubeflow.
• Приложни упражнения за изграждане на цели ML работни потоци.

Опции за персонализация на курса

• Персонализирани версии на това обучение могат да бъдат организирани, за да се подобрят според технологичния стек и проектните изисквания на вашата команда.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да изграждат, разгръщат и управляват работни процеси за машинно обучение на Kubernetes.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Kubeflow на място и в облака.
• Изградете, разположете и управлявайте работни потоци на ML въз основа на Docker контейнери и Kubernetes.
• Изпълнявайте цели тръбопроводи за машинно обучение на различни архитектури и облачни среди.
• Използване на Kubeflow за създаване и управление на преносими компютри Jupyter.
• Изграждане на ML обучение, настройка на хиперпараметри и обслужване на работни натоварвания в множество платформи.

Това обучение, водено от инструктор в България (онлайн или на място), е насочено към инженери, които искат да оценят наличните днес подходи и инструменти, за да вземат обективно решение относно пътя напред в приемането на MLOps в организацията си.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират различни MLOps фреймворки и инструменти.
• Събират правилната команда с подходящите умения за построяването и поддържането на MLOps система.
• Подготвят, валидират и версионират данни за използване от ML модели.
• Разбират компонентите на ML Pipeline и инструментите, необходими за построяването й.
• Провеждат експерименти с различни машинни фреймворки и сървъри за разгържане в продажба.
• Операционизират целия процес на Машинно учение, така че да е воспроизводим и поддържаем.

MLOps на Kubernetes е рамка за автоматизиране на обучаването, валидацията, упаковката и разглеждането на модели за машинно учене с помощта на контейнирирани пайплайни и GitOps работен процес.

Този курс под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочен към практици със средно ниво, които искат да изградят автоматизирани, масштабни MLOps пайплайни в Kubernetes.

След завършването на обучението, участниците ще бъдат подготвени да:

• Проектират пайплайни CI/CD от начало до край за машинно учене.
• Реализират GitOps работен процес за разглеждане и версиониране на модели.
• Автоматизират обучаването, теста и упаковката на ML модели.
• Интегрират мониторинг, сигнални съобщения и стратегии за откатване.

Формат на курса

• Указания под ръководството на инструктор и технически детайлни анализи.
• Практически упражнения, които изграждат реални CI/CD работни процеси.
• Практика в лаб с разглеждане на ML задачи в Kubernetes.

Опции за персонализация на курса

• Организации могат да поискат персонализирано съдържание, съгласувано с техните вътрешни MLOps инструменти и инфраструктура.