MLOps az Azure Machine Learninghez Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű AI mérnökök és adattudósok számára készült, akik középszintű vagy fejlett tapasztalattal rendelkeznek, és szeretnék javítani a DeepSeek modellek teljesítményét, csökkenteni a késleltetést, és hatékonyan üzembe helyezni az AI megoldásokat modern MLOps gyakorlatok segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálni a DeepSeek modelleket hatékonyság, pontosság és skálázhatóság szempontjából.
• MLOps és modellverziókezelés legjobb gyakorlatainak implementálása.
• DeepSeek modellek üzembe helyezése felhőben és helyszíni infrastruktúrán.
• AI megoldások hatékony monitorozása, karbantartása és skálázása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik Microsoft Azure használatával szeretnének mesterséges intelligenciával működő felhőalkalmazásokat fejleszteni és üzembe helyezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Eseményvezérelt és kiszolgáló nélküli alkalmazásokat fejleszteni az Azure Functions segítségével.
• Azure tároló megoldásokat és virtuális gépeket kezelni.
• Webalkalmazásokat üzembe helyezni és skálázni az Azure App Service és Docker konténerek használatával.
• AI, gépi tanulás és természetes nyelvfeldolgozás integrálása az Azure AI Services segítségével.
• Kihasználni a GitHub Copilotot az AI-alapú felhőalkalmazás-fejlesztés támogatására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű / középhaladó szintű / haladó szintű fejlesztőknek és szakmai szakembereknek szól, akik szeretnék a Microsoft Azure-t használni AI-ügynökök építésére, tesztelésére és üzembe helyezésére üzleti alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: megérteni az AI-ügynökök architektúráját Azure-on, létrehozni és konfigurálni egy működő ügynököt, az ügynököt üzleti tudásforrásokhoz kapcsolni, valamint az ügynökök kiértékelésére és üzembe helyezésére felkészülni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) DevOps mérnökök, fejlesztők és projektmenedzserek számára készült, akik szeretnék az Azure DevOps segítségével gyorsabban építeni és üzembe helyezni vállalati alkalmazásokat, mint a hagyományos fejlesztési módszerekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DevOps alapvető szókincsét és elveit.
• Telepíteni és konfigurálni a szükséges Azure DevOps eszközöket a szoftverfejlesztéshez.
• Az Azure DevOps eszközöket és szolgáltatásokat használni a piaci igényekhez való folyamatos alkalmazkodáshoz.
• Vállalati alkalmazásokat építeni és az aktuális fejlesztési folyamatokat értékelni az Azure DevOps megoldások alapján.
• Hatékonyabban kezelni a csapatokat és felgyorsítani a szoftver üzembe helyezésének idejét.
• DevOps fejlesztési gyakorlatokat bevezetni a szervezeten belül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a biztonsági rendszergazdáknak szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan konfigurálják az Azure felhőbiztonságot a felhőben futó munkaterhelések biztonságossá tételéhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gazdagép- és hálózati biztonság konfigurálása.
• Azure haladó biztonsági beállítások konfigurálása.
• Az Azure használata felhőalapú számítástechnikai munkaterhelések biztonságossá tételéhez.
• Végpontvédelmi szolgáltatások használata kártevők és vírusok elleni védelemhez.
• Tárolómunkaterhelések biztonságossá tétele, amelyek az Azure-ban futnak.

Az Azure Bot Service egyesíti a Microsoft Bot Framework és az Azure Functions képességeit, így hatékony platformot biztosít intelligens botok gyors fejlesztéséhez.

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során a résztvevők megismerhetik, hogyan fejleszthetnek hatékonyan intelligens botokat a Microsoft Azure segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Megérteni az intelligens botok mögött álló alapvető fogalmakat.

Intelligens botokat fejleszteni felhőalapú alkalmazások használatával.

Gyakorlati ismereteket szerezni a Microsoft Bot Framework, a Bot Builder SDK és az Azure Bot Service használatáról.

Bevált bot tervezési mintákat alkalmazni valós helyzetekben.

Létrehozni és üzembe helyezni az első intelligens botjukat a Microsoft Azure segítségével.

Közönség

Ez a képzés fejlesztőknek, hobbi programozóknak, mérnököknek és IT szakembereknek szól, akik érdeklődnek a botfejlesztés iránt.

A képzés formátuma

A képzés előadások és viták kombinációját kínálja gyakorlati gyakorlatokkal és erős hangsúllyal a gyakorlati alkalmazáson.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű adatmérnököknek szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan használják az Azure Data Lake Storage Gen2-t hatékony adatelemzési megoldásokhoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Azure Data Lake Storage Gen2 architektúráját és kulcsfontosságú funkcióit.
• Optimalizálni az adattárolást és hozzáférést a költségek és teljesítmény szempontjából.
• Integrálni az Azure Data Lake Storage Gen2-t más Azure szolgáltatásokkal elemzési és adatfeldolgozási célokra.
• Megoldásokat fejleszteni az Azure Data Lake Storage Gen2 API használatával.
• Hibaelhárítást végezni gyakori problémák esetén és tárolási stratégiákat optimalizálni.

A Docker egy konténeresítési platform, amely reprodukálható, hordozható és skálázható környezetek létrehozására szolgál ML rendszerekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakemberek számára készült, akik a Docker segítségével szeretnék konténeresíteni és üzembe helyezni teljes ML folyamatokat.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• ML képzési, validációs és következtetési munkaterhelések konténeresítése.
• Végpontok közötti ML folyamatok tervezése és koordinálása Docker és támogató eszközök segítségével.
• Verziókövetés, reprodukálhatóság és CI/CD megvalósítása ML komponensekhez.
• ML szolgáltatások üzembe helyezése, monitorozása és skálázása konténeresített környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadások gyakorlati bemutatókkal kiegészítve.
• Gyakorlati feladatok valós ML folyamat komponensek építésére fókuszálva.
• Élő laboratóriumi implementációk a végpontok közötti konténeresített munkafolyamatokhoz.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Az egyedi igényekhez igazított képzés érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a lehetőségek megbeszéléséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó Java fejlesztők, szoftvermérnökök és felhőrajongók számára készült, akik szeretnék kihasználni az Azure OpenAI erejét intelligens alkalmazások létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív AI alapelveit és alkalmazásait.
• Azure OpenAI szolgáltatás beállítása és kezelése.
• OpenAI modellek integrálása Java alkalmazásokba.
• AI-alapú funkciók üzembe helyezése webalkalmazásokban.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország (helyszíni vagy távoli) a résztvevők megismerik a Microsoft Azure alapvető fogalmait, összetevőit és szolgáltatásait, miközben egy példa felhőalkalmazás létrehozásán keresztül haladnak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Microsoft Azure alapjait
• Megismerni a különböző Azure eszközöket és szolgáltatásokat
• Megtanulni, hogyan használható az Azure felhőalkalmazások fejlesztéséhez

A Kubeflow egy nyílt forráskódú platform, amely a gépi tanulási munkaterhelések építését, tanítását és üzembe helyezését egyszerűsíti a Kubernetes-en.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szakembereknek szól, akik megbízható ML munkafolyamatokat szeretnének létrehozni a Kubeflow segítségével.

A képzés elvégzése után a résztvevők a következő készségekre tesznek szert:

• Navigálás a Kubeflow ökoszisztémában és az alapvető komponensekben.
• Reprodukálható munkafolyamatok készítése a Kubeflow Pipelines segítségével.
• Skálázható tanítási feladatok futtatása a Kubernetes-en.
• Hatékony gépi tanulási modellek kiszolgálása a Kubeflow Serving segítségével.

A képzés formátuma

• Irányított előadások és együttműködő viták.
• Gyakorlati laborok valós Kubeflow komponensekkel.
• Gyakorlati feladatok a végpontok közötti ML munkafolyamatok építéséhez.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változatai készíthetők, hogy megfeleljenek a csapat technológiai veremének és projektkövetelményeinek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének létrehozni, üzembe helyezni és kezelni Kubernetes-en.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Kubeflow telepítésére és konfigurálására helyszínen és a felhőben.
• Docker konténerek és Kubernetes alapú ML munkafolyamatok létrehozására, üzembe helyezésére és kezelésére.
• Teljes gépi tanulási folyamatok futtatására különböző architektúrákon és felhő környezetekben.
• A Kubeflow használatával Jupyter notebookok indítására és kezelésére.
• ML képzés, hiperparaméter-hangolás és szolgáltatási munkaterhelések létrehozására több platformon.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország (online vagy helyszíni), a résztvevők megtanulják, hogyan állíthatnak be és kezelhetnek egy termelési méretű konténerkörnyezetet Kubernetes segítségével az AKS-en. 

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Konfigurálni és kezelni a Kubernetes-t az AKS-en.
• Üzembe helyezni, kezelni és skálázni egy Kubernetes klasztert.
• Konténerizált (Docker) alkalmazásokat üzembe helyezni az Azure-on.
• Meglévő Kubernetes környezet migrálása helyszínről az AKS felhőbe.
• A Kubernetes integrálása harmadik féltől származó folyamatos integrációs (CI) szoftverekkel.
• Magas rendelkezésre állás és katasztrófa-helyreállítás biztosítása a Kubernetes-ben.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék felmérni a ma elérhető megközelítéseket és eszközöket, hogy informált döntést hozhassanak az MLOps szervezeten belüli bevezetésének útjáról.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Különböző MLOps keretrendszerek és eszközök telepítésére és konfigurálására.
• A megfelelő készségekkel rendelkező csapat összeállítására egy MLOps rendszer felépítéséhez és támogatásához.
• Adatok előkészítésére, ellenőrzésére és verziókezelésére a gépi tanulási modellek számára.
• Az ML folyamat összetevőinek és az egy ilyen folyamat felépítéséhez szükséges eszközök megértésére.
• Különböző gépi tanulási keretrendszerek és szerverek kipróbálására a termelési környezetbe történő üzembe helyezéshez.
• A gépi tanulási folyamat teljes operacionalizálására, hogy az reprodukálható és karbantartható legyen.

A Kubernetes-en alapuló MLOps egy keretrendszer, amely a gépi tanulási modellek automatizált tanítását, érvényesítését, csomagolását és üzembe helyezését teszi lehetővé konténeres folyamatok és GitOps munkafolyamatok segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű gyakorlóknak szól, akik automatizált, skálázható MLOps folyamatokat szeretnének építeni Kubernetes-en.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Végpontok közötti CI/CD folyamatok tervezése gépi tanuláshoz.
• GitOps munkafolyamatok implementálása modell üzembe helyezéséhez és verziókezeléséhez.
• Gépi tanulási modellek tanításának, tesztelésének és csomagolásának automatizálása.
• Monitorozás, riasztás és visszaállítási stratégiák integrálása.

A képzés formátuma

• Oktató által vezetett előadások és technikai mélymerülés.
• Gyakorlati feladatok, amelyek valós CI/CD munkafolyamatokat építenek.
• Élő laboratóriumi gyakorlatok gépi tanulási feladatok Kubernetes-re történő üzembe helyezéséhez.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A szervezetek kérhetnek testreszabott tartalmat, amely igazodik belső MLOps eszközeikhez és infrastruktúrájukhoz.