MLOps voor Azure Machine Learning Training Cursus

Deze door instructeurs geleide live training in België (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 begeide, live training in België (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 instructeurgedreven, live-training in België (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.

Deze door een docent geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor gegevensingenieurs op tussenniveau die willen leren hoe ze Azure Data Lake Storage Gen2 kunnen gebruiken voor effectieve gegevensanalyseoplossingen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De architectuur en belangrijkste kenmerken van Azure Data Lake Storage Gen2 begrijpen.
• Dataopslag en -toegang optimaliseren voor kosten en prestaties.
• Azure Data Lake Storage Gen2 integreren met andere Azure-diensten voor analyse en gegevensverwerking.
• Oplossingen ontwikkelen met behulp van de Azure Data Lake Storage Gen2 API.
• Veelvoorkomende problemen oplossen en opslagstrategieën optimaliseren.

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.

Dit door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plekke) is gericht op Java-ontwikkelaars op intermediair niveau, software-engineers en cloud-enthousiasten die de kracht van Azure OpenAI willen benutten om intelligente toepassingen te creëren.

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

• De principes van Generative AI en zijn toepassingen te begrijpen.
• Een Azure OpenAI-service in te stellen en te beheren.
• OpenAI's modellen te integreren in Java-applicaties.
• AI-aangedreven functies binnen webtoepassingen te implementeren.

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 België (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.

In deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse), leren deelnemers hoe ze een containeromgeving op productieschaal kunnen instellen en beheren met behulp van Kubernetes op AKS. 

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

• Configureer en beheer Kubernetes op AKS.
• Implementeer, beheer en schaal een Kubernetes cluster.
• Implementeer gecontaineriseerde (Docker) toepassingen op Azure.
• Migreer een bestaande Kubernetes omgeving van on-premise naar AKS-cloud.
• Integreer Kubernetes met CI-software (Continuous Integration) van derden.
• Zorg voor hoge beschikbaarheid en herstel na noodgevallen in Kubernetes.

Deze instructeurgeleide, live-training in België (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.

Deze door instructeurs geleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op data engineers op middelbaar niveau die vaardig willen worden in het gebruik van Azure Synapse Analytics voor een breed scala aan gegevensverwerking, analyse en visualisatie.

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

• De kernconcepten, architectuur en componenten van Azure Synapse Analytics te begrijpen.
• Schaalbare datawarehouses te creëren, configureren en beheren met Azure Synapse.
• Meesterschap te verwerven in technieken voor het inlezen, transformeren en laden van gegevens (ETL) uit diverse bronnen naar Azure Synapse.
• Queryprestaties te optimaliseren, gegevens te beveiligen en Azure Synapse te integreren met Power BI en andere tools voor het visualiseren van gegevens en delen van inzichten.

Dit instructeurgeleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op cloud ingenieurs en IT-professionals met een tussenliggend niveau die Terraform willen gebruiken voor het automatiseren van de implementatie, beheer en schaling van infrastructuur op de Azure-cloudplatform.

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

• Het basisprincipe van Terraform te begrijpen en de voordelen ervan voor infrastructuur als code.
• Terraform in te stellen en te configureren voor Azure.
• Terraform-configuratiebestanden te ontwikkelen, testen en implementeren voor diverse Azure-diensten.
• Terraform te gebruiken voor het beheer en schalen van Azure-resources.
• Best practices toe te passen voor Terraform-statusbeheer en versiecontrole.
• Terraform te integreren met Azure DevOps voor automatische implementaties.
• Hergebruikbare Terraform-modules te creëren voor consistent resource provisioning.
• Geavanceerde functies van Terraform te gebruiken voor complexe infrastructuurimplementaties.