MLOps for Azure Machine Learning Training Course

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης και επιστήμονες δεδομένων προηγμένου επιπέδου με ενδιάμεση έως προηγμένη εμπειρία που επιθυμούν να βελτιώσουν την απόδοση του μοντέλου DeepSeek, να ελαχιστοποιήσουν τον λανθάνοντα χρόνο και να αναπτύξουν AI λύσεις αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας σύγχρονες MLOps πρακτικές.

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

• Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα DeepSeek για αποτελεσματικότητα, ακρίβεια και επεκτασιμότητα.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για το MLOps και έκδοση μοντέλων.
• Αναπτύξτε μοντέλα DeepSeek σε υποδομές cloud και εσωτερικής εγκατάστασης.
• Παρακολουθήστε, διατηρήστε και κλιμακώστε αποτελεσματικά τις λύσεις AI.

Αυτή η εκπαίδευση επιτρέπει στους αντιπροσώπους να βελτιώσουν τις Microsoft Azure δεξιότητές τους στον σχεδιασμό λύσεων.

Μετά από αυτήν την εκπαίδευση, ο εκπρόσωπος θα κατανοήσει τα χαρακτηριστικά και τις δυνατότητες των υπηρεσιών Azure, για να μπορεί να εντοπίσει συμβιβασμούς και να λάβει αποφάσεις για το σχεδιασμό δημόσιων και υβριδικών λύσεων cloud.

Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης θα καθοριστούν οι κατάλληλες λύσεις υποδομής και πλατφόρμας για την κάλυψη των απαιτούμενων λειτουργικών, λειτουργικών και εγκαταστάσεων απαιτήσεων κατά τη διάρκεια του κύκλου ζωής της λύσης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν πώς να δημιουργούν μικροϋπηρεσίες σε Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

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

• Χρησιμοποιήστε το ASF ως πλατφόρμα για την κατασκευή και τη διαχείριση μικροϋπηρεσιών.
• Κατανοήστε βασικές έννοιες και μοντέλα προγραμματισμού μικροϋπηρεσιών.
• Δημιουργήστε ένα σύμπλεγμα στο Azure.
• Αναπτύξτε μικροϋπηρεσίες σε εγκαταστάσεις ή στο cloud.
• Εντοπισμός σφαλμάτων και αντιμετώπιση προβλημάτων μιας ζωντανής εφαρμογής microservice.

Η υπηρεσία Azure Bot συνδυάζει τη δύναμη των λειτουργιών Microsoft Bot Framework και Azure για να επιτρέψει την ταχεία ανάπτυξη έξυπνων bots.

Σε αυτόν τον οδηγό, με τη ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να δημιουργούν εύκολα ένα έξυπνο bot χρησιμοποιώντας το Microsoft Azure

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να μάθουν τα βασικά των εξελίσσονται bots
• Να μάθουν πώς να δημιουργούν εξελίσσονται bots χρησιμοποιώντας κλειδαριθμού cloud
• Να καταλάβουν πώς να χρησιμοποιήσουν το Microsoft Bot Framework, το Bot Builder SDK, και την Azure Bot Service
• Να καταλάβουν πώς να σχεδιάζουν bots χρησιμοποιώντας bot patterns
• Να αναπτύξουν τον πρώτο τους εξελίσσονται bot χρησιμοποιώντας Microsoft Azure

Κοινό

• Αναπτυξιακοί
• Hobbyists
• Engineers
• IT Professionals

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος οδηγίες, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και εξαπλωμένη πράξη

Σε αυτή την εκπαιδευτική μάθηση, ζωντανή διεξαγωγή στο Ελλάδα (πρόσωπο προς πρόσωπο ή απομακρυσμένη), οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις βασικές εννοίες, συνιστώσες και υπηρεσίες των Microsoft Azure, ενώ περάσουν μέσα από τη δημιουργία ενός δείγματος εφαρμογής σε νεφέλη.

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

• Να καταλάβουν τα βασικά στοιχεία των Microsoft Azure
• Να καταλάβουν τα διάφορα εργαλεία και υπηρεσίες των Azure
• Να μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν τα Azure για τη δημιουργία εφαρμογών σε νεφέλη

Internet of Things (IoT) είναι μια υποδομή δικτύου που συνδέει φυσικά αντικείμενα και εφαρμογές λογισμικού ασύρματα, επιτρέποντάς τους να επικοινωνούν μεταξύ τους και να ανταλλάσσουν δεδομένα μέσω επικοινωνιών δικτύου, υπολογιστικού νέφους και λήψης δεδομένων. Το Azure είναι ένα ολοκληρωμένο σύνολο υπηρεσιών cloud που προσφέρει μια σουίτα IoT που αποτελείται από προδιαμορφωμένες λύσεις που βοηθούν τους προγραμματιστές να επιταχύνουν την ανάπτυξη έργων IoT.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να αναπτύσσουν εφαρμογές IoT χρησιμοποιώντας το Azure.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της αρχιτεκτονικής του IoT
• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Azure IoT Suite
• Μάθετε τα οφέλη από τη χρήση του Azure στον προγραμματισμό συστημάτων IoT
• Υλοποιήστε διάφορες Azure υπηρεσίες IoT (IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management)
• Δημιουργία, δοκιμή, ανάπτυξη και αντιμετώπιση προβλημάτων ενός συστήματος IoT χρησιμοποιώντας το Azure

Ακροατήριο

• προγραμματιστές
• Μηχανικοί

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωμα

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

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 στην εγκατάσταση και στο cloud χρησιμοποιώντας AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• 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.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να αναπτύξουν Machine Learning φόρτους εργασίας σε έναν διακομιστή AWS EC2.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubernetes, το Kubeflow και άλλο απαραίτητο λογισμικό στο AWS.
• Χρησιμοποιήστε το EKS (Elastic Kubernetes Service) για να απλοποιήσετε την εργασία προετοιμασίας ενός συμπλέγματος Kubernetes στο AWS.
• Δημιουργήστε και αναπτύξτε μια διοχέτευση Kubernetes για την αυτοματοποίηση και τη διαχείριση μοντέλων ML στην παραγωγή.
• Εκπαιδεύστε και αναπτύξτε TensorFlow μοντέλα ML σε πολλαπλές GPU και μηχανήματα που λειτουργούν παράλληλα.
• Αξιοποιήστε άλλες υπηρεσίες που διαχειρίζεται το AWS για να επεκτείνετε μια εφαρμογή ML.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να αναπτύξουν Machine Learning φόρτους εργασίας στο Azure cloud.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubernetes, το Kubeflow και άλλο απαραίτητο λογισμικό στο Azure.
• Χρησιμοποιήστε την υπηρεσία Azure Kubernetes (AKS) για να απλοποιήσετε την εργασία προετοιμασίας ενός συμπλέγματος Kubernetes στο Azure.
• Δημιουργήστε και αναπτύξτε μια διοχέτευση Kubernetes για την αυτοματοποίηση και τη διαχείριση μοντέλων ML στην παραγωγή.
• Εκπαιδεύστε και αναπτύξτε TensorFlow μοντέλα ML σε πολλαπλές GPU και μηχανήματα που λειτουργούν παράλληλα.
• Αξιοποιήστε άλλες υπηρεσίες που διαχειρίζεται το AWS για να επεκτείνετε μια εφαρμογή ML.

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 ζωντανή εκπαίδευση μέσω εκπαιδευτών (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να προχωρήσουν πέρα από τη δημιουργία μοντέλων ML και να βελτιστοποιήσουν τη διαδικασία δημιουργίας, παρακολούθησης και ανάπτυξης μοντέλων ML.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε τις MLflow και σχετικές βιβλιοθήκες και πλαίσια ML.
• Εκτιμήστε τη σημασία της δυνατότητας παρακολούθησης, της δυνατότητας αναπαραγωγής και της δυνατότητας ανάπτυξης ενός μοντέλου ML
• Αναπτύξτε μοντέλα ML σε διαφορετικά δημόσια σύννεφα, πλατφόρμες ή διακομιστές εσωτερικής εγκατάστασης.
• Κλιμακώστε τη διαδικασία ανάπτυξης ML για να φιλοξενήσει πολλούς χρήστες που συνεργάζονται σε ένα έργο.
• Ρυθμίστε ένα κεντρικό μητρώο για να πειραματιστείτε, να αναπαράγετε και να αναπτύξετε μοντέλα ML.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να αξιολογήσουν τις προσεγγίσεις και τα εργαλεία που είναι διαθέσιμα σήμερα για να λάβουν μια έξυπνη απόφαση σχετικά με την πορεία προς την υιοθέτηση του MLOps στον οργανισμό τους.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε διάφορα πλαίσια και εργαλεία MLOps.
• Συγκεντρώστε το σωστό είδος ομάδας με τις κατάλληλες δεξιότητες για την κατασκευή και την υποστήριξη ενός συστήματος MLOps.
• Προετοιμασία, επικύρωση και έκδοση δεδομένων για χρήση από μοντέλα ML.
• Κατανοήστε τα στοιχεία ενός αγωγού ML και τα εργαλεία που απαιτούνται για την κατασκευή ενός.
• Πειραματιστείτε με διαφορετικά πλαίσια μηχανικής εκμάθησης και διακομιστές για ανάπτυξη στην παραγωγή.
• Θέστε σε λειτουργία ολόκληρη τη διαδικασία Machine Learning ώστε να είναι αναπαραγώγιμη και συντηρήσιμη.