Formation MLOps pour Azure Machine Learning

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur à Belgique, s'adresse aux ingénieurs en IA et aux scientifiques des données de niveau avancé disposant d'une expérience intermédiaire à avancée, qui souhaitent améliorer les performances des modèles DeepSeek, réduire la latence et déployer des solutions d'IA de manière efficace en utilisant les pratiques modernes de MLOps.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Optimiser les modèles DeepSeek pour l'efficacité, la précision et la évolutivité.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour le MLOps et le versionnement des modèles.
• Déployer les modèles DeepSeek sur des infrastructures cloud et sur site.
• Surveiller, maintenir et mettre à l'échelle les solutions d'IA de manière efficace.

Cette formation en direct animée par un formateur en Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir et déployer des applications cloud alimentées par l'IA à l'aide de Microsoft Azure.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Développer des applications événementielles et sans serveur (serverless) à l'aide d'Azure Functions.
• Gérer les solutions de stockage Azure et les machines virtuelles.
• Déployer et mettre à l'échelle des applications web à l'aide d'Azure App Service et de conteneurs Docker.
• Intégrer l'IA, le machine learning et le traitement du langage naturel (NLP) via Azure AI Services.
• Tirer parti de GitHub Copilot pour faciliter le développement d'applications cloud basées sur l'IA.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, est dispensée à Belgique et s'adresse aux développeurs et aux professionnels techniques de niveau débutant, intermédiaire ou avancé souhaitant utiliser Microsoft Azure pour créer, tester et déployer des agents IA destinés à des applications professionnelles.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de : comprendre l'architecture des agents IA sur Azure, créer et configurer un agent fonctionnel, connecter les agents aux sources de connaissances de l'entreprise, évaluer et préparer les agents pour leur déploiement.

Ce format de formation en direct, encadré par un instructeur dans Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs DevOps, développeurs et chefs de projet souhaitant utiliser Azure DevOps pour concevoir et déployer des applications entreprises optimisées plus rapidement qu'avec les approches de développement traditionnelles.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le vocabulaire fondamental et les principes du DevOps.
• Installer et configurer les outils Azure DevOps nécessaires au développement logiciel.
• Utiliser les outils et services Azure DevOps pour s'adapter continuellement au marché.
• Concevoir des applications entreprises et évaluer les processus de développement actuels grâce aux solutions Azure DevOps.
• Gérer les équipes plus efficacement et accélérer les délais de déploiement logiciel.
• Adopter les pratiques de développement DevOps au sein de l'organisation.

Cette formation en présentiel animée par un instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs de sécurité souhaitant apprendre à configurer la sécurité du cloud Azure pour sécuriser les charges de travail exécutées dans Azure.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer la sécurité des hôtes et du réseau.
• Configurer les options de sécurité avancées d'Azure.
• Utiliser Azure pour sécuriser les charges de travail de l'informatique en nuage.
• Utiliser des services de protection des terminaux pour se protéger contre les logiciels malveillants et les virus.
• Sécuriser les charges de travail conteneurisées exécutées dans Azure.

Le Service de Bots Azure rassemble les capacités du Framework Microsoft Bot Framework et d'Azure Functions, offrant une plateforme puissante pour construire rapidement des bots intelligents.

Lors de cette formation animée par un instructeur, les participants exploreront comment développer efficacement des bots intelligents à l'aide de Microsoft Azure.

À l'issue de la formation, les participants seront en mesure de :

Comprendre les concepts fondamentaux derrière les bots intelligents.

Créer des bots intelligents à l'aide d'applications basées sur le cloud.

Acquérir des connaissances pratiques sur le Microsoft Bot Framework, le Bot Builder SDK et le Service de Bots Azure.

Appliquer des modèles de conception de bots établis dans des scénarios réels.

Créer et déployer son premier bot intelligent à l'aide de Microsoft Azure.

Public concerné

Ce cours est conçu pour les développeurs, les amateurs, les ingénieurs et les professionnels de l'informatique intéressés par le développement de bots.

Format du cours

La formation combine des conférences et des discussions avec des exercices, en mettant un fort accent sur la pratique.

Cette formation en direct, animée par un instructeur en Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs de données de niveau intermédiaire souhaitant apprendre à utiliser Azure Data Lake Storage Gen2 pour mettre en œuvre des solutions d'analyse de données efficaces.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les fonctionnalités clés d'Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimiser le stockage et l'accès aux données pour réduire les coûts et améliorer les performances.
• Intégrer Azure Data Lake Storage Gen2 à d'autres services Azure pour l'analyse et le traitement des données.
• Développer des solutions à l'aide de l'API Azure Data Lake Storage Gen2.
• Résoudre les problèmes courants et optimiser les stratégies de stockage.

Docker est une plateforme de conteneurisation utilisée pour créer des environnements reproductibles, portables et évolutifs pour les systèmes de ML.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels techniques de niveau intermédiaire à avancé souhaitant conteneuriser et opérationnaliser des pipelines ML complets à l'aide de Docker.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Conteneuriser les charges de travail d'entraînement, de validation et d'inférence du ML.
• Concevoir et orchestrer des pipelines ML de bout en bout en utilisant Docker et des outils compatibles.
• Mettre en œuvre le versionnement, la reproductibilité et les pratiques CI/CD pour les composants ML.
• Déployer, surveiller et mettre à l'échelle les services ML dans des environnements conteneurisés.

Format de la formation

• Cours interactifs appuyés de démonstrations pratiques.
• Exercices pratiques axés sur la création de composants réels de pipelines ML.
• Mise en œuvre en laboratoire en direct pour des flux de travail conteneurisés de bout en bout.

Options de personnalisation de la formation

• Pour une formation personnalisée adaptée à des besoins spécifiques d'infrastructure ML, veuillez nous contacter pour discuter des options.

Cette formation en direct animée par un instructeur à <lieu> (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux développeurs Java intermédiaires, ingénieurs logiciels et passionnés de cloud qui souhaitent exploiter la puissance d'Azure OpenAI pour créer des applications intelligentes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'IA générative et ses applications.
• Mettre en place et gérer un service Azure OpenAI.
• Intégrer les modèles d'OpenAI dans des applications Java.
• Déployer des fonctionnalités alimentées par l'IA au sein d'applications web.

Dans cette formation en direct animée par un formateur dans Belgique (en présentiel ou à distance), les participants apprendront les concepts fondamentaux, les composants et les services de Microsoft Azure au fur et à mesure qu'ils créeront une application cloud exemple.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les bases de Microsoft Azure
• Comprendre les différents outils et services Azure
• Apprendre à utiliser Azure pour créer des applications cloud

Kubeflow est une plateforme open source conçue pour simplifier la construction, la formation et le déploiement de charges de travail d'apprentissage automatique (machine learning) sur Kubernetes.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent créer des flux de travail d'apprentissage automatique fiables à l'aide de Kubeflow.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Explorer l'écosystème de Kubeflow et ses composants principaux.
• Construire des flux de travail reproductibles avec Kubeflow Pipelines.
• Exécuter des tâches de formation évolutives sur Kubernetes.
• Servir efficacement des modèles d'apprentissage automatique avec Kubeflow Serving.

Format du cours

• Présentations guidées et discussions collaboratives.
• Ateliers pratiques avec des composants Kubeflow réels.
• Exercices pratiques pour construire des flux de travail d'apprentissage automatique de bout en bout.

Options de personnalisation du cours

• Des versions personnalisées de cette formation peuvent être organisées pour correspondre au stack technologique et aux besoins de vos projets.

Cette formation en présentiel ou à distance, encadrée par un instructeur, est destinée aux développeurs et aux data scientists souhaitant concevoir, déployer et gérer des workflows de Machine Learning sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow, que ce soit sur site (on-premise) ou dans le cloud.
• Concevoir, déployer et gérer des workflows ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines complets de Machine Learning sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des notebooks Jupyter.
• Construire des charges de travail pour l'entraînement, le réglage des hyperparamètres et le déploiement de modèles ML sur plusieurs plateformes.

Lors de cette formation en direct animée par un instructeur en Belgique (en ligne ou sur site), les participants apprendront à mettre en place et à gérer un environnement de conteneurs à l'échelle de la production en utilisant Kubernetes sur AKS.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et gérer Kubernetes sur AKS.
• Déployer, gérer et mettre à l'échelle un cluster Kubernetes.
• Déployer des applications conteneurisées (Docker) sur Azure.
• Migrer un environnement Kubernetes existant depuis un site local vers le cloud AKS.
• Intégrer Kubernetes avec des logiciels d'intégration continue (CI) tiers.
• Assurer la haute disponibilité et la reprise après sinistre dans Kubernetes.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, dans Belgique est destinée aux ingénieurs souhaitant évaluer les approches et les outils disponibles aujourd'hui pour prendre une décision éclairée quant à la stratégie d'adoption du MLOps au sein de leur organisation.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer divers frameworks et outils MLOps.
• Constituer une équipe dotée des compétences appropriées pour concevoir et soutenir un système MLOps.
• Préparer, valider et versionner les données destinées aux modèles de ML.
• Comprendre les composants d'un pipeline ML et les outils nécessaires à sa mise en œuvre.
• Expérimenter différents frameworks et serveurs de Machine Learning pour le déploiement en production.
• Industrialiser l'ensemble du processus de Machine Learning afin qu'il soit reproductible et maintenable.

MLOps sur Kubernetes est un cadre de travail visant à automatiser l'entraînement, la validation, l'emballage et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique (machine learning) à l'aide de pipelines conteneurisés et de workflows GitOps.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire souhaitant construire des pipelines MLOps automatisés et évolutifs sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir des pipelines CI/CD de bout en bout pour le machine learning.
• Mettre en œuvre des workflows GitOps pour le déploiement et le versioning des modèles.
• Automatiser l'entraînement, les tests et l'emballage des modèles ML.
• Intégrer des stratégies de surveillance, d'alerte et de retour arrière (rollback).

Format de la formation

• Présentations guidées par l'instructeur et plongées techniques approfondies.
• Exercices pratiques permettant de construire des workflows CI/CD réels.
• Pratique en laboratoire en direct pour le déploiement de charges de travail ML sur Kubernetes.

Options de personnalisation de la formation

• Les organisations peuvent demander un contenu personnalisé aligné sur leurs outils MLOps internes et leur infrastructure.