MLOps for Azure Machine Learning Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of onsite) is bedoeld voor AI-engineers en datawetenschappers op advanced niveau met tussenliggende tot geavanceerde ervaring die de modelprestaties willen verbeteren, de latentie willen minimaliseren en AI-oplossingen efficiënt willen implementeren met behulp van moderne praktijken.

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

• DeepSeek modellen optimaliseren op efficiency, nauwkeurigheid en schaalbaarheid.
• Best practices implementeren voor MLOps en modelversioning.
• DeepSeek modellen implementeren op cloud- en on-premise infrastructuur.
• AI-oplossingen effectief te monitoren, onderhouden en opschalen.

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

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Event-driven en serverless applicaties ontwikkelen met Azure Functions.
• Azure opslagoplossingen en virtuele machines beheren.
• Webapplicaties implementeren en schalen met Azure App Service en Docker containers.
• AI, machine learning en natuurlijke taalverwerking integreren met Azure AI Services.
• GitHub Copilot benutten om te assisteren bij de ontwikkeling van AI-gestuurde cloudapplicaties.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor technici die het drag-and-drop-platform van Azure ML willen gebruiken om Machine Learning workloads te implementeren zonder software en hardware aan te schaffen en zonder zich zorgen te hoeven maken over onderhoud en implementatie.

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

• Schrijf zeer nauwkeurige machine learning-modellen met behulp van Python, R of zero-code tools.
• Maak gebruik van de beschikbare datasets en algoritmen van Azure om machine learning- en deep-learning-modellen te trainen en bij te houden.
• Gebruik de interactieve werkruimte van Azure om samen ML-modellen te ontwikkelen.
• Kies uit verschillende Azure-ondersteunde ML-frameworks zoals PyTorch, TensorFlow en scikit-learn.

Microsoft Azure Infrastructuur en implementatie

Deze training stelt afgevaardigden in staat om hun Microsoft Azure vaardigheden op het gebied van oplossingsontwerp te verbeteren.

Na deze training zal de deelnemer de kenmerken en mogelijkheden van Azure services begrijpen, in staat zijn om compromissen te identificeren en beslissingen te nemen voor het ontwerpen van publieke en hybride cloudoplossingen.

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

Deze door een instructeur geleide, live training in België (op locatie of op afstand) is gericht op DevOps ingenieurs, ontwikkelaars en projectmanagers die Azure DevOps willen gebruiken om geoptimaliseerde bedrijfsapplicaties sneller te bouwen en te implementeren dan traditionele ontwikkelingsbenaderingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de fundamentele DevOps woordenschat en principes.
• Installeer en configureer de benodigde Azure DevOps-tools voor softwareontwikkeling.
• Gebruik de tools en services van Azure DevOps om u voortdurend aan te passen aan de markt.
• Bouw bedrijfsapplicaties en evalueer huidige ontwikkelingsprocessen op basis van Azure DevOps-oplossingen.
• Beheer teams efficiënter en versnel de implementatietijd van software.
• Implementeer DevOps ontwikkelingspraktijken binnen de organisatie.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars die willen leren hoe ze microservices kunnen bouwen op Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

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

• Gebruik ASF als platform voor het bouwen en beheren van microservices.
• Inzicht in de belangrijkste programmeerconcepten en -modellen voor microservices.
• Maak een cluster in Azure.
• Implementeer microservices on-premises of in de cloud.
• Fouten opsporen in een live microservicetoepassing en problemen oplossen.

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 on-premise en in de cloud met behulp van AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• 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 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.

Deze instructeur-geleide, live training in België (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die Machine Learning workloads willen implementeren op een AWS EC2-server.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software op AWS.
• Gebruik EKS (Elastic Kubernetes Service) om het initialiseren van een Kubernetes-cluster op AWS te vereenvoudigen.
• Maak en implementeer een Kubernetes-pijplijn voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
• Train en implementeer TensorFlow ML-modellen over meerdere GPU's en machines die parallel draaien.
• Maak gebruik van andere door AWS beheerde services om een ML-applicatie uit te breiden.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die Machine Learning workloads willen implementeren in de Azure-cloud.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software op Azure.
• Gebruik Azure Kubernetes Service (AKS) om het werk van het initialiseren van een Kubernetes-cluster op Azure te vereenvoudigen.
• Maak en implementeer een Kubernetes-pijplijn voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
• Train en implementeer TensorFlow ML-modellen over meerdere GPU's en machines die parallel draaien.
• Maak gebruik van andere door AWS beheerde services om een ML-applicatie uit te breiden.

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die verder willen gaan dan het bouwen van ML-modellen en het creatie-, tracking- en implementatieproces van ML-modellen willen optimaliseren.

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

• Installeer en configureer MLflow en gerelateerde ML-bibliotheken en -frameworks.
• Waardeer het belang van traceerbaarheid, reproduceerbaarheid en inzetbaarheid van een ML-model
• Implementeer ML-modellen in verschillende openbare clouds, platforms of on-premise servers.
• Schaal het ML-implementatieproces zodat meerdere gebruikers aan een project kunnen samenwerken.
• Zet een centraal register op om met ML-modellen te experimenteren, deze te reproduceren en te implementeren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ingenieurs die de vandaag de beschikbare benaderingen en hulpmiddelen willen evalueren om een intelligente beslissing te nemen over de weg voorwaarts bij de invoering van MLOps binnen hun organisatie.

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

• Installeer en configureer verschillende MLOps frameworks en tools.
• Stel het juiste soort team samen met de juiste vaardigheden voor het bouwen en ondersteunen van een MLOps systeem.
• Gegevens voorbereiden, valideren en versieren voor gebruik door ML-modellen.
• Begrijp de componenten van een ML-pijplijn en de tools die nodig zijn om er een te bouwen.
• Experimenteer met verschillende machine learning-frameworks en -servers voor implementatie in productie.
• Operationaliseer het hele Machine Learning proces zodat het reproduceerbaar en onderhoudbaar is.