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 με καθοδηγητή, είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης, απευθύνεται σε επαγγελματίες μέσου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν εφαρμογές cloud με τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας Microsoft Azure.

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

• Αναπτύξουν εφαρμογές βασισμένες σε συμβάντα και serverless χρησιμοποιώντας Azure Functions.
• Διαχειριστούν λύσεις αποθήκευσης Azure και εικονικές μηχανές.
• Αναπτύξουν και κλιμακώσουν web εφαρμογές χρησιμοποιώντας Azure App Service και containers Docker.
• Ενσωματώσουν τεχνητή νοημοσύνη, μηχανική μάθηση και επεξεργασία φυσικής γλώσσας χρησιμοποιώντας Azure AI Services.
• Αξιοποιήσουν το GitHub Copilot για να βοηθήσουν στην ανάπτυξη cloud εφαρμογών με τεχνητή νοημοσύνη.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν την πλατφόρμα μεταφοράς και απόθεσης Azure ML για να αναπτύξουν Machine Learning φόρτους εργασίας χωρίς να χρειάζεται να αγοράσουν λογισμικό και υλικό και χωρίς να ανησυχείτε για τη συντήρηση και την ανάπτυξη.

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

• Γράψτε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης υψηλής ακρίβειας χρησιμοποιώντας εργαλεία Python, R ή μηδενικού κώδικα.
• Αξιοποιήστε τα διαθέσιμα σύνολα δεδομένων και τους αλγόριθμους του Azure για να εκπαιδεύσετε και να παρακολουθήσετε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης και βαθιάς μάθησης.
• Χρησιμοποιήστε τον διαδραστικό χώρο εργασίας του Azure για να αναπτύξετε συνεργατικά μοντέλα ML.
• Επιλέξτε από διαφορετικά πλαίσια ML που υποστηρίζονται από Azure, όπως τα PyTorch, TensorFlow και το scikit-learn.

Microsoft Azure Υποδομή και ανάπτυξη

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 στο Ελλάδα από εκπαιδευτές (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε DevOps μηχανικούς, προγραμματιστές και διαχειριστές έργων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Azure DevOps για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν βελτιστοποιημένες εταιρικές εφαρμογές ταχύτερα από τις παραδοσιακές προσεγγίσεις ανάπτυξης.

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

• Κατανοήστε το θεμελιώδες DevOps λεξιλόγιο και αρχές.
• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε τα απαραίτητα εργαλεία Azure DevOps για την ανάπτυξη λογισμικού.
• Χρησιμοποιήστε εργαλεία και υπηρεσίες Azure DevOps για να προσαρμόζεστε συνεχώς στην αγορά.
• Δημιουργήστε εταιρικές εφαρμογές και αξιολογήστε τις τρέχουσες διαδικασίες ανάπτυξης βάσει λύσεων Azure DevOps.
• Διαχειριστείτε τις ομάδες πιο αποτελεσματικά και επιταχύνετε τον χρόνο ανάπτυξης λογισμικού.
• Υιοθετήστε DevOps πρακτικές ανάπτυξης εντός του οργανισμού.

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.

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.

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.