Курс за обучение по MLOps for Azure Machine Learning

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери с ИИ на напреднало ниво и учени по данни със среден до напреднал опит, които желаят да подобрят DeepSeek производителността на модела, да минимизират латентността и да внедрят ИИ решения, ефективно използващи модерни MLOps практики.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Оптимизирайте DeepSeek модели за ефективност, точност и мащабируемост.
• Прилагане на най-добри практики за MLOps и моделиране на версии.
• Разположете DeepSeek модели в облачна и локална инфраструктура.
• Наблюдавайте, поддържайте и мащабирайте ефективно AI решенията.

Този практически, водещ се от инструктор курс (онлайн или на място) е предназначен за професионалисти от средно до напреднало ниво, които желаят да създават и разгръщат облачни приложения, задвижвани от изкуствен интелект, използвайки Microsoft Azure.

В края на този курс участниците ще могат да:

• Разработват събитийно-базирани и безсървърни приложения, използвайки Azure Functions.
• Управляват решения за съхранение и виртуални машини на Azure.
• Разгръщат и мащабират уеб приложения, използвайки Azure App Service и Docker контейнери.
• Интегрират изкуствен интелект, машинно обучение и обработка на естествен език, използвайки Azure AI Services.
• Използват GitHub Copilot, за да подпомогнат разработването на облачни приложения, задвижвани от изкуствен интелект.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да използват Azure платформата за плъзгане и пускане на ML за внедряване на Machine Learning работни натоварвания, без да се налага да купуват софтуер и хардуер и без да имат да се тревожите за поддръжката и внедряването.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Пишете високо точни модели за машинно обучение с помощта на Python, R или инструменти с нулев код.
• Използвайте наличните набори от данни и алгоритми на Azure за обучение и проследяване на модели за машинно обучение и задълбочено обучение.
• Използвайте интерактивното работно пространство на Azure за съвместно разработване на ML модели.
• Изберете от различни Azure-поддържани ML рамки като PyTorch, TensorFlow и scikit-learn.

Microsoft Azure Инфраструктура и внедряване

Това обучение позволява на делегатите да подобрят своите Microsoft умения за проектиране на решения за Azure.

След това обучение делегатът ще разбере функциите и възможностите на Azure услугите, за да може да идентифицира компромиси и да взема решения за проектиране на публични и хибридни облачни решения.

По време на обучението ще бъдат дефинирани подходящите инфраструктурни и платформени решения, които да отговарят на необходимите функционални, оперативни изисквания и изисквания за внедряване през жизнения цикъл на решението.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към DevOps инженери, разработчици и ръководители на проекти, които желаят да използват Azure DevOps за изграждане и внедряване на оптимизирани корпоративни приложения по-бързо от традиционните подходи за разработка.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основния DevOps речник и принципи.
• Инсталирайте и конфигурирайте необходимите Azure DevOps инструменти за разработка на софтуер.
• Използвайте инструменти и услуги на Azure DevOps, за да се адаптирате непрекъснато към пазара.
• Създавайте корпоративни приложения и оценявайте текущите процеси на разработка върху решенията на Azure DevOps.
• Управлявайте екипи по-ефективно и ускорете времето за внедряване на софтуера.
• Приемете DevOps практики за развитие в организацията.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които искат да се научат как да изграждат микроуслуги на Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

До края на това обучение участниците ще могат:

• Използвайте ASF като платформа за изграждане и управление на микроуслуги.
• Разберете ключови концепции и модели за програмиране на микроуслуги.
• Създайте клъстер в Azure.
• Внедрете микроуслуги на място или в облака.
• Отстраняване на грешки и отстраняване на неизправности в живо приложение за микросервизи.

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 с помощта на AWS EKS (Elastic Kubernetes услуга).
• 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 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 водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да внедрят Machine Learning работни натоварвания на AWS EC2 сървър.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Kubernetes, Kubeflow и друг необходим софтуер на AWS.
• Използвайте EKS (Elastic Kubernetes Service), за да опростите работата по инициализиране на Kubernetes клъстер на AWS.
• Създайте и разположете конвейер на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в производството.
• Обучете и разположете TensorFlow ML модели в множество GPU и машини, работещи паралелно.
• Използвайте други услуги, управлявани от AWS, за да разширите ML приложение.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да разположат Machine Learning работни натоварвания в облак Azure.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Kubernetes, Kubeflow и друг необходим софтуер на Azure.
• Използвайте Azure Kubernetes Service (AKS), за да опростите работата по инициализиране на Kubernetes клъстер в Azure.
• Създайте и разположете конвейер на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в производството.
• Обучете и внедрите TensorFlow ML модели в множество GPU и машини, работещи паралелно.
• Използвайте други услуги, управлявани от AWS, за да разширите ML приложение.

Това обучение на живо, ръководено от инструктори (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни, които желаят да надхвърлят изграждането на ML модели и да оптимизират процеса на създаване, проследяване и внедряване на ML модели.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте MLflow и свързаните ML библиотеки и рамки.
• Оценете важността на проследимостта, възпроизводимостта и разгръщането на ML модел
• Внедрете ML модели в различни обществени облаци, платформи или локални сървъри.
• Мащабирайте процеса на внедряване на ML, за да поемете множество потребители, които си сътрудничат по проект.
• Настройте централен регистър, за да експериментирате, възпроизвеждате и разгръщате ML модели.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да оценят подходите и инструментите, налични днес, за да вземат интелигентно решение относно пътя напред към приемането MLOps в рамките на тяхната организация.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте различни MLOps рамки и инструменти.
• Съберете правилния вид екип с правилните умения за изграждане и поддръжка на MLOps система.
• Подгответе, валидирайте и версирайте данни за използване от ML модели.
• Разберете компонентите на ML Pipeline и инструментите, необходими за изграждането му.
• Експериментирайте с различни рамки за машинно обучение и сървъри за внедряване в производство.
• Операционализирайте целия Machine Learning процес, така че да може да се възпроизвежда и поддържа.