Corso di formazione MLOps for Azure Machine Learning

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a ingegneri di intelligenza artificiale e data scientist di livello avanzato con esperienza da intermedia ad avanzata che desiderano migliorare le prestazioni del modello DeepSeek, ridurre al minimo la latenza e distribuire soluzioni di intelligenza artificiale in modo efficiente utilizzando pratiche moderne MLOps.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Ottimizzare i modelli DeepSeek per efficienza, accuratezza e scalabilità.
• Implementare le best practice per MLOps e il controllo delle versioni del modello.
• Distribuisci modelli DeepSeek su infrastrutture cloud e on-premise.
• Monitorare, gestire e ampliare in modo efficace le soluzioni di intelligenza artificiale.

Questo corso di formazione, guidato da un istruttore e disponibile in modalità Italia (online o in presenza), è rivolto a professionisti di livello intermedio o avanzato che desiderano creare e distribuire applicazioni cloud basate sull'intelligenza artificiale utilizzando Microsoft Azure.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Sviluppare applicazioni guidate da eventi e serverless utilizzando le funzioni Azure.
• Gestire le soluzioni di archiviazione Azure e le macchine virtuali.
• Distribuire e scalare applicazioni web utilizzando Azure App Service e container Docker.
• Integrare intelligenza artificiale, machine learning ed elaborazione del linguaggio naturale utilizzando i servizi di intelligenza artificiale Azure.
• Sfruttare GitHub Copilot per assistere nello sviluppo di applicazioni cloud basate sull'intelligenza artificiale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano utilizzare la piattaforma drag-and-drop di Azure ML per distribuire Machine Learning carichi di lavoro senza dover acquistare software e hardware e senza doversi preoccupare della manutenzione e dell'implementazione.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Scrivi modelli di machine learning altamente accurati utilizzando strumenti Python, R o zero-code.
• Sfrutta i set di dati e gli algoritmi disponibili di Azure per addestrare e monitorare i modelli di machine learning e deep learning.
• Utilizza l'area di lavoro interattiva di Azure per sviluppare in modo collaborativo modelli di ML.
• Scegli tra diversi framework ML supportati da Azure, ad esempio PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.

Microsoft Azure Infrastruttura e distribuzione

Questa formazione consente ai delegati di migliorare le proprie capacità di progettazione di soluzioni.

Dopo questa formazione, il delegato comprenderà le caratteristiche e le capacità dei servizi, per essere in grado di identificare i compromessi e prendere decisioni per la progettazione di soluzioni cloud pubbliche e ibride.

Durante la formazione verranno definite le soluzioni di infrastruttura e piattaforma appropriate per soddisfare i requisiti funzionali, operativi e di implementazione richiesti durante il ciclo di vita della soluzione.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a DevOps ingegneri, sviluppatori e project manager che desiderano usare Azure DevOps per creare e distribuire applicazioni aziendali ottimizzate in modo più rapido rispetto agli approcci di sviluppo tradizionali.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il vocabolario e i principi fondamentali DevOps.
• Installare e configurare gli strumenti di Azure DevOps necessari per lo sviluppo software.
• Utilizza gli strumenti e i servizi di Azure DevOps per adattarti continuamente al mercato.
• Crea applicazioni aziendali e valuta i processi di sviluppo correnti nelle soluzioni di Azure DevOps.
• Gestisci i team in modo più efficiente e accelera i tempi di implementazione del software.
• Adottare DevOps pratiche di sviluppo all'interno dell'organizzazione.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano imparare a creare microservizi in Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Usare ASF come piattaforma per la creazione e la gestione di microservizi.
• Comprendere i concetti e i modelli chiave di programmazione dei microservizi.
• Creare un cluster in Azure.
• Distribuisci i microservizi in locale o nel cloud.
• Eseguire il debug e risolvere i problemi di un'applicazione di microservizi in tempo reale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico su Kubernetes.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Kubeflow on-premise e nel cloud utilizzando AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Crea, distribuisci e gestisci flussi di lavoro ML basati su Docker container e Kubernetes.
• Esegui intere pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud diversi.
• Utilizzo di Kubeflow per generare e gestire i notebook Jupyter.
• Crea formazione ML, ottimizzazione degli iperparametri e gestione dei carichi di lavoro su più piattaforme.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico su Kubernetes.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Kubeflow on-premise e nel cloud.
• Crea, distribuisci e gestisci flussi di lavoro ML basati su Docker container e Kubernetes.
• Esegui intere pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud diversi.
• Utilizzo di Kubeflow per generare e gestire i notebook Jupyter.
• Crea formazione ML, ottimizzazione degli iperparametri e gestione dei carichi di lavoro su più piattaforme.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano distribuire Machine Learning carichi di lavoro su un server AWS EC2.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su AWS.
• Utilizza EKS (Elastic Kubernetes Service) per semplificare il lavoro di inizializzazione di un cluster Kubernetes su AWS.
• Crea e distribuisci una pipeline Kubernetes per l'automazione e la gestione dei modelli di ML in produzione.
• Addestra e distribuisci TensorFlow modelli ML su più GPU e computer in esecuzione in parallelo.
• Sfrutta altri servizi gestiti AWS per estendere un'applicazione ML.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai tecnici che desiderano distribuire Machine Learning carichi di lavoro nel cloud di Azure.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Kubernetes, Kubeflow e altro software necessario in Azure.
• Usare il servizio Azure Kubernetes per semplificare il lavoro di inizializzazione di un cluster Kubernetes in Azure.
• Crea e distribuisci una pipeline Kubernetes per l'automazione e la gestione dei modelli di ML in produzione.
• Addestra e distribuisci TensorFlow modelli ML su più GPU e computer in esecuzione in parallelo.
• Sfrutta altri servizi gestiti AWS per estendere un'applicazione ML.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano andare oltre la creazione di modelli ML e ottimizzare il processo di creazione, monitoraggio e distribuzione del modello ML.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare MLflow e le librerie e i framework ML correlati.
• Apprezzare l'importanza della tracciabilità, della riproducibilità e della distribuibilità di un modello ML
• Distribuisci i modelli ML su diversi cloud pubblici, piattaforme o server on-premise.
• Ridimensiona il processo di distribuzione ML per supportare più utenti che collaborano a un progetto.
• Configura un registro centrale per sperimentare, riprodurre e distribuire modelli di ML.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano valutare gli approcci e gli strumenti oggi disponibili per prendere una decisione intelligente sul percorso da seguire nell'adozione MLOps all'interno della loro organizzazione.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura vari framework e strumenti MLOps.
• Assemblare il giusto tipo di team con le giuste competenze per costruire e supportare un sistema MLOps.
• Prepara, convalida e versione dei dati per l'uso da parte dei modelli ML.
• Comprendi i componenti di una pipeline ML e gli strumenti necessari per crearne una.
• Sperimenta diversi framework e server di Machine Learning per la distribuzione nell'ambiente di produzione.
• Rendi operativo l'intero processo Machine Learning in modo che sia riproducibile e gestibile.