MLOps για το Azure Machine Learning Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαιδευτική προετοιμασία με καθοδηγητή, η οποία διεξάγεται ζωντανά σε <τοποθεσία> (εξ αποστάσεως ή δια ζώσης), απευθύνεται σε μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης και επιστήμονες δεδομένων προχωρημένου επιπέδου με εμπειρία από μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων DeepSeek, να ελαχιστοποιήσουν τη καθυστέρηση και να αναβαθμίσουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης με αποδοτικό τρόπο, χρησιμοποιώντας σύγχρονες πρακτικές MLOps.

Μέχρι το τέλος αυτής της προετοιμασίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Βελτιστοποιούν τα μοντέλα DeepSeek για αποδοτικότητα, ακρίβεια και επεκτασιμότητα.
• Εφαρμόζουν τις καλύτερες πρακτικές για το MLOps και τη διαχείριση εκδόσεων μοντέλων.
• Αναβαθμίζουν τα μοντέλα DeepSeek σε υποδομές cloud και τοπικές υποδομές.
• Εποπτεύουν, συντηρούν και κλιμακώνουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης με αποτελεσματικό τρόπο.

Αυτή η εκπαιδευτική περίοδος, υπό τη διοίκηση εκπαιδευτικών (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεταξύ μέσου και υψηλού επιπέδου που επιθυμούν να κατασκευάζουν και να αναδεικνύουν εφαρμογές με ισχύ AI χρησιμοποιώντας το Microsoft Azure.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αναπτύσσουν εφαρμογές που αντιδρούν σε γεγονότα και serverless χρησιμοποιώντας τα Azure Functions.
• Διαχειρίζονται λύσεις αποθήκευσης και virtual machines στο Azure.
• Αναδεικνύουν και κλιμακώνουν web applications χρησιμοποιώντας το Azure App Service και Docker containers.
• Ενσωματώνουν AI, machine learning και επεξεργασία φυσικής γλώσσας χρησιμοποιώντας τα Azure AI Services.
• Εξεργάζονται με το GitHub Copilot για να βοηθήσουν στην ανάδειξη εφαρμογών με ισχύ AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση, που παραδίδεται από εκπαιδευτή, στο Ελλάδα (online ή στο χώρο σας), απευθύνεται σε προγραμματιστές και τεχνικούς επαγγελματίες αρχικού / μεσαίου / προηγμένου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Microsoft Azure για να κατασκευάσουν, να δοκιμάσουν και να υλοποιήσουν AI agents για επιχειρησιακές εφαρμογές.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να: κατανοήσουν την αρχιτεκτονική των AI agents στο Azure, να δημιουργήσουν και να διαμορφώσουν έναν λειτουργικό agent, να συνδέσουν agents σε πηγές γνώσης της επιχείρησης, να αξιολογήσουν και να προετοιμάσουν τους agents για υλοποίηση.

Αυτή η εκπαίδευση με εξηγητή, διεξάγεται ζωντανά σε Ελλάδα (online ή onsite) και απευθύνεται σε DevOps Engineers, αναπτυκτές και διαχειριστές έργου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Azure DevOps για να αναπτύξουν και να διακυβεύσουν βελτιωμένες επιχειρηματικές εφαρμογές ταχύτερα από τις παραδοσιακές μέθοδους ανάπτυξης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τη βασική λεξιλόγιο και αρχές DevOps.
• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν τα απαραίτητα εργαλεία Azure DevOps για την ανάπτυξη λογισμικού.
• Να χρησιμοποιήσουν τα εργαλεία και υπηρεσίες Azure DevOps για να προσαρμόζονται συνεχώς στην αγορά.
• Να αναπτύξουν επιχειρηματικές εφαρμογές και να εκτιμήσουν τις υφιστάμενες διαδικασίες ανάπτυξης με βάση τις λύσεις Azure DevOps.
• Να διαχειρίζονται ομάδες με αποδοτικότερο τρόπο και να επιταχύνουν τη χρονική περίοδο διακυβέυσης λογισμικού.
• Να υιοθετήσουν πρακτικές ανάπτυξης DevOps στην οργάνωσή τους.

Η υπηρεσία Azure Bot Service ενώνει τις δυνατότητες του Microsoft Bot Framework και των Azure Functions, παρέχοντας μια ισχυρή πλατφόρμα για την ταχεία δημιουργία έξυπνων bots.

Σε αυτό το εκπαιδευτικό σεμινάριο που διδάσκεται από ειδικό, οι συμμετέχοντες θα εξερευνήσουν πώς να αναπτύξουν αποτελεσματικά έξυπνα bots χρησιμοποιώντας το Microsoft Azure.

Μέχρι το τέλος της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Κατανοήσουν τις βασικές έννοιες πίσω από τα έξυπνα bots.

Χτίζουν έξυπνα bots χρησιμοποιώντας εφαρμογές βασισμένες στο cloud.

Αποκτήσουν πρακτικές γνώσεις σχετικά με το Microsoft Bot Framework, το SDK του Bot Builder και την υπηρεσία Azure Bot Service.

Εφαρμόσουν καθιερωμένα μοτίβα σχεδίασης bots σε πραγματικά σενάρια.

Δημιουργήσουν και αναπτύξουν το πρώτο τους έξυπνο bot χρησιμοποιώντας το Microsoft Azure.

Κοινό

Το μάθημα αυτό απευθύνεται σε προγραμματιστές, ερασιτέχνες, μηχανικούς και επαγγελματίες του χώρου των ΤΠΕ που ενδιαφέρονται για την ανάπτυξη bots.

Μορφή του μαθήματος

Η κατάρτιση συνδυάζει διαλέξεις και συζητήσεις με ασκήσεις, δίνοντας ιδιαίτερη έμφαση στην πρακτική εξάσκηση.

Αυτή η εκπαίδευση με διάλογο και ζωντανό εκπαιδευτή σε Ελλάδα (online or onsite) απευθύνεται σε δεδομένους προϊσταμένους μεγάλης κλίμακας, οι οποίοι επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν το Azure Data Lake Storage Gen2 για αποτελεσματικές λύσεις διαχείρισης δεδομένων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να καταλάβουν την αρχιτεκτονική και τις κύριες χαρακτηριστικές του Azure Data Lake Storage Gen2.
• Να βελτιστοποιήσουν την αποθήκευση και την πρόσβαση στα δεδομένα για κόστος και απόδοση.
• Να ενσωματώσουν το Azure Data Lake Storage Gen2 με άλλες υπηρεσίες του Azure για ανάλυση και διαχείριση δεδομένων.
• Να αναπτύξουν λύσεις χρησιμοποιώντας την API του Azure Data Lake Storage Gen2.
• Να εντοπίζουν και να βελτιστοποιούν κοινά προβλήματα συντήρησης.

Docker είναι μια πλατφόρμα δοχεύσεως που χρησιμοποιείται για την κατασκευή αναδιαμορφώσιμων, μεταφέρσιμων και διασκαλάσιμων περιβάλλοντων για συστήματα ML.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή (online ή όντωρ) απευθύνεται σε τεχνικούς επαγγελματίους μεταξύ του ενδιάμεσου και του προηγμένου επιπέδου, οι οποίοι θέλουν να δοχεύσουν και να λειτουργοποιήσουν ολόκληρες ML pipelines χρησιμοποιώντας Docker.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δοχεύουν εργάσεις καλλιέργειας, επαλήθευσης και παροχής ML.
• Σχεδιάζουν και χορεύουν από την αρχή μέχρι το τέλος ML pipelines χρησιμοποιώντας Docker και διαθέσιμα εργαλεία.
• Εφαρμόζουν αποδοχή προϊόντων, αναδιαμόρφωση και CI/CD για ML συστατικά.
• Εγκαθίστουν, παρακολουθούν και αναπτύσσουν εξαποδότως ML υπηρεσίες σε δοχευμένα περιβάλλοντα.

Μορφή του Κούρσου

• Διαδραστικές διαλέξεις υποστηριζόμενες από πρακτικές εξιστορίες.
• Πρακτικά εξασκήματα εστιασμένα στην κατασκευή πραγματικών ML pipeline συστατικών.
• Live-lab εφαρμογή για ολόκληρες δοχευμένες ροές εργασίας.

Επιλογές Προσαρμογής Κούρσου

• Για προσαρμοσμένη εκπαίδευση στα βήματα με τις συγκεκριμένες υποδομές ML, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να συζητήσουμε τις επιλογές.

Αυτή η επίδειξη μαθήματος με επικουρικό διδάσκοντα στο Ελλάδα (διαπράττονται ή πραγματικό τόπος) στοχεύει σε μέσου επίπεδου Java καταναλωτές, λογισμικού μηχανικού και φανατικούς του cloud που θέλουν να εκμεταλλευθούν το δυναμικό του Azure OpenAI για να δημιουργήσουν νοηματικά προγράμματα.

Ακολουθώντας αυτό το μάθημα, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Συνειδητοποιήσουν τους αρχές της Generative AI και τις εφαρμογές της.
• Εγκαταστήσουν και διαχειρίστε μια υπηρεσία Azure OpenAI.
• Συμβάλλουν τα μοντέλα του OpenAI σε Java εφαρμογές.
• Διαθέσουν χαρακτηριστικά AI προτεινόμενα μέσω των ιδρυμάτων web.

Kubeflow είναι ένα ανοιχτό πλατφόρμα λογισμικού σχεδιασμένη να διευκολύνει την κατασκευή, εκπαίδευση και η εφαρμογή φορτίων εργασίας μηχανικής μάθησης σε Kubernetes.

Αυτή η κατεύθυνση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού, ζωντανά (online ή in-person) στοχεύει σε προфессионаλές αρχικού μέχρι διαμεσολαβητή επιπέδου, που θέλουν να κατασκευάσουν αξιόπιστα ροές εργασίας ML με τη χρήση Kubeflow.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα εκτελέσουν τις δεξιότητες να:

• Να περιηγήσουν στο εκοσύστημα και τα βασικά συστατικά Kubeflow.
• Να κατασκευάζουν αναπαραγωγή ροές εργασίας με Kubeflow Pipelines.
• Να τρέχουν κλιμακώδη προσωπικές εργασίες στο Kubernetes.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης αποδοτικά χρησιμοποιώντας Kubeflow Serving.

Μορφή του μαθήματος

• Οδηγούμενες παρουσιάσεις και συλλογικές συζητήσεις.
• Εργασίες εφαρμογών με πραγματικά συστατικά Kubeflow.
• Πρακτικές εξασκήσεις για την κατασκευή ροών ML από την αρχή μέχρι το τέλος.

Εξατομικεύσεις κατευθύνσεων μαθήματος

• Εξατομικευμένες εκδοχές αυτής της κατεύθυνσης μπορούν να διοργανωθούν για να συμφωνούν με το stack τεχνολογίας και τους απαιτήσεις έργου της ομάδας σας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν ροές εργασιών μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubeflow στο premise και στο cloud.
• Δημιουργήστε, αναπτύξτε και διαχειριστείτε ροές εργασίας ML με βάση Docker κοντέινερ και Kubernetes.
• Εκτελέστε ολόκληρους αγωγούς μηχανικής εκμάθησης σε διαφορετικές αρχιτεκτονικές και περιβάλλοντα cloud.
• Χρήση του Kubeflow για δημιουργία και διαχείριση φορητών υπολογιστών Jupyter.
• Δημιουργήστε εκπαίδευση ML, συντονισμό υπερπαραμέτρων και εξυπηρέτηση φόρτου εργασίας σε πολλές πλατφόρμες.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου), οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να δημιουργούν και να διαχειρίζονται ένα περιβάλλον κοντέινερ σε κλίμακα παραγωγής χρησιμοποιώντας το Kubernetes στο AKS.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Διαμόρφωση και διαχείριση του Kubernetes στο AKS.
• Ανάπτυξη, διαχείριση και κλιμάκωση ενός συμπλέγματος Kubernetes.
• Αναπτύξτε εφαρμογές με κοντέινερ (Docker) στο Azure.
• Μεταφέρετε ένα υπάρχον περιβάλλον Kubernetes από εσωτερική εγκατάσταση στο AKS cloud.
• Ενσωματώστε το Kubernetes με λογισμικό συνεχούς ενοποίησης (CI) τρίτων.
• Εξασφαλίστε υψηλή διαθεσιμότητα και ανάκτηση από καταστροφές στο Kubernetes.

Αυτή η εκπαίδευση, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite), απευθύνεται σε μηχανικούς που θέλουν να εξετάσουν τις διαθέσιμες προσεγγίσεις και εργαλεία σήμερα, για να λάβουν μια ορθολογική απόφαση για το δρόμο που θα ακολουθήσουν για τη υιοθέτηση MLOps σε εταιρεία τους.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν διάφορες πλατφόρμες και εργαλεία MLOps.
• Συνδυάσουν τη σωστή ομάδα με τις απαραίτητες δεξιότητες για τη κατασκευή και υποστήριξη ενός συστήματος MLOps.
• Προετοιμάσουν, ελέγχουν και διαχειρίζονται τα δεδομένα για χρήση από μοντέλα Μηχανικής Μάθησης.
• Κατανοήσουν τις συστατικές μερίδες ενός Pipeline ML και τα εργαλεία που χρειάζονται για τη δημιουργία του.
• Εξερευνήσουν διάφορες πλατφόρμες και σέρβερς μηχανικής μάθησης για εγκατάσταση σε παραγωγικό περιβάλλον.
• Επιχειρηματικοποιήσουν την ολική διαδικασία Μηχανικής Μάθησης, ώστε να γίνει αναπαραγωγική και εφαρμόσιμή.

MLOps στο Kubernetes είναι ένα πλαίσιο για την αυτομάτωση του καταδόρου, επαλήθευσης, πακέτοποίησης και διανομής μοντέλων μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας παραγωγικές γραμμές σε δοχεία και ρολόγια GitOps.

Αυτή η εκπαιδευτική παρουσίαση (online ή on-site) στοχεύει σε μεταξύ-επίπεδα εφαρμογές που θέλουν να δημιουργήσουν αυτόματες, κλιμακωτές MLOps παραγωγικές γραμμές στο Kubernetes.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι έτοιμοι να:

• Σχεδιάζουν κλιμακωτές παραγωγικές γραμμές CI/CD για τη μηχανική μάθηση.
• Εφαρμόζουν ρολόγια GitOps για τη διανομή και διαχείριση έκδοσης μοντέλων.
• Αυτοματοποιούν το καταδόρο, το δοκιμαστικό και τη πακέτοποίηση μοντέλων ML.
• Ενσωματώνουν εποπτεία, ειδοποιήσεις και στρατηγικές ανακατάστασης.

Μορφή του Μαθήματος

• Παρουσιάσεις και πλημμυρικές αναλύσεις υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή.
• Πρακτικά ασκήματα που δημιουργούν πραγματικές κλιμακωτές ροπές CI/CD.
• Πρακτική εφαρμογή σε λειτουργικό περιβάλλον κατά τη διανομή εργασιών ML στο Kubernetes.

Επιλογές Περιγραφής Μαθήματος

• Οργανισμοί μπορούν να ζητήσουν περισπασμένο περιεχόμενο συμβατό με τα εσωτερικά εργαλεία και υποδομή MLOps.

Αυτή η εξ αποστάσεως, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή επί τόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν εξειδίκευση στη χρήση του Azure Synapse Analytics για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών επεξεργασίας δεδομένων, ανάλυσης και οπτικοποίησης.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τις βασικές έννοιες, την αρχιτεκτονική και τα συστατικά στοιχεία του Azure Synapse Analytics.
• Δημιουργήσουν, διαμορφώσουν και διαχειριστούν ευέλικτες αποθήκες δεδομένων χρησιμοποιώντας το Azure Synapse.
• Κατακτήσουν τις τεχνικές εισαγωγής, μετασχηματισμού και φόρτωσης δεδομένων (ETL) από διάφορες πηγές στο Azure Synapse.
• Βελτιστοποιήσουν την απόδοση των ερωτημάτων, ασφαλίσουν τα δεδομένα και ενσωματώσουν το Azure Synapse με το Power BI και άλλα εργαλεία για οπτικοποίηση δεδομένων και κοινή χρήση αναλύσεων.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση του εκπαιδευτικού, η οποία λαμβάνει χώρα σε Ελλάδα (online ή επιχειρηματικός χώρος), απευθύνεται σε προχωρημένους νεφελισκόφους μηχανικούς και IT επαγγελματίες οι οποίοι θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Terraform για να αυτοματοποιήσουν τη διαχείριση, τον προσδιορισμό και την κλίμακα υποδομών στην πλατφόρμα νεφέλης Azure.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τα βασικά αρχικά σημεία του Terraform και τους πλεονεκτισμούς του ως υποδομή ως κώδικα.
• Οργάνωση και ρύθμιση του Terraform για Azure.
• Ανάπτυξη, δοκιμή και εφαρμογή αρχείων ρύθμισης του Terraform για διάφορες υπηρεσίες Azure.
• Χρησιμοποίηση του Terraform για τη διαχείριση και κλίμακα πόρων Azure.
• Εφαρμογή αρχών καλής πρακτικής στη διαχείριση κατάστασης του Terraform και έλεγχο έκδοσης.
• Ενσωμάτωση του Terraform με Azure DevOps για αυτόματες εφαρμογές.
• Δημιουργία αναβαθμίσιμων μονάδων Terraform για συνεκτική παροχή πόρων.
• Χρησιμοποίηση προηγμένων χαρακτηριστικών του Terraform για περίπλοκες εφαρμογές υποδομής.