MLOps voor Azure Machine Learning Training Cursus

Deze door instructeurs geleide live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op AI-ingenieurs en datawetenschappers op gevorderd niveau met ervaring op middelbaar tot hoog niveau, die de prestaties van DeepSeek-modellen willen verbeteren, latentie willen minimaliseren en AI-oplossingen efficiënt willen implementeren met behulp van moderne MLOps-praktijken.

Na afloop van deze training zijn deelnemers in staat om:

• DeepSeek-modellen te optimaliseren voor efficiëntie, nauwkeurigheid en schaalbaarheid.
• Beste praktijken voor MLOps en modelversiebeheer toe te passen.
• DeepSeek-modellen te implementeren in cloud- en on-premise-omgevingen.
• AI-oplossingen effectief te bewaken, onderhouden en schalen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een tussen- tot geavanceerd niveau die AI-gestuurde cloudtoepassingen willen bouwen en implementeren met behulp van Microsoft Azure.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Evenementgedreven en serverloze toepassingen ontwikkelen met behulp van Azure Functions.
• Azure-oplossingen voor opslag en virtuele machines beheren.
• Webtoepassingen implementeren en schalen met behulp van Azure App Service en Docker-containers.
• AI, machine learning en natural language processing integreren met behulp van Azure AI Services.
• GitHub Copilot gebruiken om AI-gestuurde cloudtoepassingsontwikkeling te ondersteunen.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is gericht op ingenieurs die Azure ML's slepen-en-neerzetten platform willen gebruiken om machine learning workloads te implementeren zonder dat ze software en hardware hoeven te kopen en zonder dat ze zich zorgen hoeven te maken over onderhoud en implementatie.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Hoog nauwkeurige machine learning modellen schrijven met behulp van Python, R of zero-code tools.
• Azure's beschikbare datasets en algoritmen gebruiken om machine learning en deep learning modellen te trainen en bij te houden.
• Azure's interactieve workspace gebruiken om samen ML-modellen te ontwikkelen.
• Kies uit verschillende Azure-ondersteunde ML-frameworks zoals PyTorch, TensorFlow en scikit-learn.

Microsoft Azure Infrastructure en Deployment

Deze begeide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en technische professionals op beginner-, tussen- of gevorderdniveau die Microsoft Azure willen gebruiken om AI-agents voor bedrijfsapplicaties te bouwen, testen en implementeren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: de architectuur van AI-agents op Azure begrijpen, een werkende agent maken en configureren, agents koppelen aan zakelijke kennisbronnen, en agents evalueren en voorbereiden voor implementatie.

Dit trainingstijdperk stelt deelnemers in staat om hun vaardigheden in het ontwerpen van Microsoft Azure-oplossingen te verbeteren.

Na deze training zal de deelnemer de functionaliteit en mogelijkheden van Azure-services begrijpen, zodat ze afwegingen kunnen maken en beslissingen nemen voor het ontwerpen van oplossingen in de openbare en hybride cloud.

Tijdens de training worden de juiste infrastructuur- en platformoplossingen gedefinieerd om aan de functionele, operatieve en implementatievereisten te voldoen gedurende de levenscyclus van de oplossing.

Dit instructeurgedreven, live-training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op DevOps ingenieurs, ontwikkelaars en projectmanagers die Azure DevOps willen gebruiken om geoptimaliseerde enterprise-toepassingen sneller te bouwen en implementeren dan met traditionele ontwikkelingsmethoden.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Het fundamentele DevOps-vocabulaire en -principes begrijpen.
• De nodige Azure DevOps-tools voor softwareontwikkeling installeren en configureren.
• Azure DevOps-tools en diensten gebruiken om continu te reageren op de markt.
• Enterprise-toepassingen bouwen en bestaande ontwikkelingsprocessen evalueren met behulp van Azure DevOps-oplossingen.
• Teams efficiënter beheren en het softwaredeploytijd versnellen.
• DevOps-ontwikkelpraktijken binnen de organisatie implementeren.

Dit instructeurgeleid, live-training in Nederland (online of on-site) is gericht op beveiligingsbeheerders die de Azure workloads willen beveiligen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Host-beveiliging, netwerkbeveiliging en meer beheren.
• Opslag- en databeveiliging in Azure instellen.
• Beveiligingsbewaking implementeren met Azure-resources.
• Maligne cyberaanvallen op data en infrastructuur voorkomen.

Deze instructeurgeleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op veiligheidsbeheerders die willen leren hoe ze Azure cloud security kunnen configureren om werkbelastingen die in Azure draaien veilig te stellen.

Tegen het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Host- en netwerkveiligheid te configureren.
• Geavanceerde Azure-beveiligingsinstellingen te configureren.
• Azure te gebruiken om cloud computing werkbelastingen veilig te stellen.
• Endpoint-beveiligingsservices in te zetten tegen malware en virussen.
• Containerwerkbelastingen die in Azure draaien veilig te stellen.

Azure Bot Service combineert de mogelijkheden van het Microsoft Bot Framework en Azure Functions, waardoor een krachtig platform ontstaat voor het snel bouwen van intelligente bots.

Tijdens deze door een instructeur geleide live training zullen deelnemers ontdekken hoe ze efficiënt intelligente bots kunnen ontwikkelen met Microsoft Azure.

Aan het einde van de training zullen de deelnemers in staat zijn om:

De kernconcepten achter intelligente bots te begrijpen.

Intelligente bots te bouwen met behulp van cloudgebaseerde applicaties.

Praktische kennis op te doen van het Microsoft Bot Framework, de Bot Builder SDK en Azure Bot Service.

Gevestigde bot-ontwerppatronen toe te passen in realistische scenario's.

Hun eerste intelligente bot te creëren en te implementeren met Microsoft Azure.

Doelgroep

Deze cursus is ontworpen voor ontwikkelaars, hobbyisten, ingenieurs en IT-professionals die geïnteresseerd zijn in bot-ontwikkeling.

Opzet van de cursus

De training combineert lezingen en discussies met oefeningen en legt een sterke nadruk op praktische toepassingen.

Docker is een containerisatieplatform dat wordt gebruikt om reproduceerbare, draagbare en schaalbare omgevingen te bouwen voor ML-systemen.

Deze instructeur-led training (online of ter plaatse) is gericht op technisch personeel van middelbare tot geavanceerde niveau die willen leren hoe ze volledige ML-pipelines met Docker kunnen containeriseren en operationeel maken.

Na het voltooien van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• ML-training, validatie- en inferentiewerkbelastingen te containeriseren.
• Eind-to-eind ML-pipelines met Docker en ondersteunende tools te ontwerpen en orkestreren.
• Versiebeheer, reproduceerbaarheid en CI/CD voor ML-componenten te implementeren.
• ML-services in containeromgevingen te deployen, bewaken en schalen.

Format van de cursus

• Interactieve lessen ondersteund door praktische demonstraties.
• Handson exercises gericht op het bouwen van echte ML-pipeline-componenten.
• Live-lab implementatie voor eind-to-eind containerized workflows.

Cursus aanpassingsopties

• Voor aangepaste trainingen die specifieke ML-infrastructuurbehoeften ondersteunen, neem contact met ons op om de opties te bespreken.

Kubeflow is een open-source platform dat ontworpen is om het bouwen, trainen en implementeren van machine learning workloads op Kubernetes te vergemakkelijken.

Deze instructeurgeleide live training (online of ter plaatse) is gericht op professionals met een beginnend tot gemiddeld niveau die betrouwbare ML-werkstroom willen bouwen met Kubeflow.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers de vaardigheden verwerven om:

• De Kubeflow-ecosysteem en kerncomponenten te navigeren.
• Reproduceerbare werkstroom te bouwen met Kubeflow Pipelines.
• Schaalbare trainingstaak uit te voeren op Kubernetes.
• Machine learning modellen efficiënt te serveren met Kubeflow Serving.

Format van de cursus

• Geleide presentaties en collaboratieve discussies.
• Hands-on labs met echte Kubeflow-componenten.
• Praktische oefeningen om eind-aan-eind ML-werkstroom te bouwen.

Aanpassingsmogelijkheden voor de cursus

• Aangepaste versies van deze training kunnen worden geregeld om in te lijnen met het technologiestap en projectvereisten van uw team.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Kubeflow op locatie en in de cloud.
• Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
• Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
• Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.

Deze instructeurgeleide, live-training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op ingenieurs die de beschikbare methoden en tools willen evalueren om een weloverwogen beslissing te kunnen nemen over de toekomstige implementatie van MLOps binnen hun organisatie.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Diverse MLOps-frameworks en tools te installeren en configureren.
• Het juiste team samen te stellen met de juiste vaardigheden voor het bouwen en ondersteunen van een MLOps-systeem.
• Data op te bereiden, te valideren en te versieën voor gebruik door ML-modellen.
• De componenten van een ML-pijplijn te begrijpen en de tools die nodig zijn om er één te bouwen.
• Te experimenteren met verschillende machine learning-frameworks en servers voor implementatie in productie.
• Het volledige Machine Learning-proces te operationaliseren, zodat het reproduceerbaar en onderhoudbaar is.

MLOps op Kubernetes is een framework voor het automatiseren van de training, validatie, verpakking en implementatie van machine learning modellen met behulp van containerized pipelines en GitOps-werkstromen.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of on-site) is gericht op middelbare praktijkers die willen leren hoe ze geautomatiseerde, schaalbare MLOps-pipelines op Kubernetes kunnen bouwen.

Na het volgen van deze training zijn deelnemers in staat om:

• Eind-einde CI/CD-pipelines voor machine learning te ontwerpen.
• GitOps-werkstromen voor modelimplementatie en versiebeheer te implementeren.
• De training, testen en verpakking van ML-modellen te automatiseren.
• Monitoring, waarschuwingen en rollback-strategieën te integreren.

Format van de cursus

• Instructeurgeleide presentaties en technische diepgaande inzichten.
• Hands-on oefeningen voor het bouwen van echte CI/CD-werkstromen.
• Live-lab praktijk voor het implementeren van ML-workloads op Kubernetes.

Cursus aanpassingsmogelijkheden

• Organisaties kunnen aangevraagd aanpasbare inhoud in lijn met hun interne MLOps-hulpmiddelen en -infrastructuur.