Corso di formazione MLOps per Azure Machine Learning

Questa formazione guidata da un istruttore, svolta in diretta Italia (online o in sede), è rivolta a ingegneri AI e data scientist di livello avanzato con esperienza intermedia-avanzata, desiderosi di migliorare le prestazioni dei modelli DeepSeek, ridurre la latenza e distribuire soluzioni di AI in modo efficiente, adottando le moderne pratiche di MLOps.

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

• Ottimizzare i modelli DeepSeek per efficienza, accuratezza e scalabilità.
• Implementare le migliori pratiche per MLOps e versionamento dei modelli.
• Distribuire i modelli DeepSeek su infrastrutture cloud e on-premise.
• Monitorare, mantenere e scalare efficacemente le soluzioni AI.

Questo training live guidato da un istruttore a Italia (online o presenza) si rivolge a professionisti di livello intermedio-avanzato che desiderano costruire e distribuire applicazioni cloud alimentate da IA utilizzando Microsoft Azure.

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

• Sviluppare applicazioni event-driven e senza server utilizzando Azure Functions.
• Gestire soluzioni di archiviazione e macchine virtuali Azure.
• Distribuire e scalare applicazioni web utilizzando Azure App Service e contenitori Docker.
• Integrare IA, machine learning e processing del linguaggio naturale utilizzando Azure AI Services.
• Sfruttare GitHub Copilot per assistere allo sviluppo di applicazioni cloud alimentate da IA.

Questa formazione dal vivo, tenuta da un istruttore a Italia (online o presso la sede del cliente), si rivolge a sviluppatori e professionisti tecnici di livello principiante, intermedio e avanzato che desiderano utilizzare Microsoft Azure per sviluppare, testare e distribuire agenti AI per applicazioni aziendali.

A conclusione della formazione, i partecipanti saranno in grado di: comprendere l’architettura degli agenti AI su Azure, creare e configurare un agente funzionante, collegare gli agenti alle fonti di conoscenza aziendali, valutare e preparare gli agenti per la distribuzione.

Questo corso di formazione guidato da un istruttore, live (online o in loco), è rivolto a ingegneri DevOps, sviluppatori e manager di progetti che desiderano utilizzare Azure DevOps per costruire e distribuire applicazioni aziendali ottimizzate più rapidamente rispetto agli approcci tradizionali di sviluppo.

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

• Comprendere il lessico e i principi fondamentali del DevOps.
• Installare e configurare gli strumenti Azure DevOps necessari per lo sviluppo software.
• Utilizzare gli strumenti e servizi Azure DevOps per adattarsi continuamente al mercato.
• Costruire applicazioni aziendali ed esaminare i processi di sviluppo attuali con le soluzioni Azure DevOps.
• Gestire le squadre in modo più efficiente e accelerare il tempo di distribuzione del software.
• Adottare le pratiche di sviluppo DevOps all'interno dell'organizzazione.

Questo training guidato dal docente in Italia (online o in loco) è rivolto agli amministratori della sicurezza che desiderano imparare come configurare la sicurezza del cloud Azure per proteggere i carichi di lavoro in esecuzione su Azure.

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

• Configurare la sicurezza host e rete.
• Configurare le opzioni avanzate di sicurezza di Azure.
• Usare Azure per proteggere i carichi di lavoro cloud computing.
• Utilizzare i servizi di protezione endpoint contro malware e virus.
• Proteggere i carichi di lavoro contenitore in esecuzione su Azure.

Azure Bot Service unisce le funzionalità del Microsoft Bot Framework e di Azure Functions, offrendo una piattaforma potente per creare rapidamente bots intelligenti.

In questo corso tenuto da un istruttore e svolto in diretta, i partecipanti esploreranno come sviluppare in modo efficiente bots intelligenti utilizzando Microsoft Azure.

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

Comprendere i concetti fondamentali alla base dei bots intelligenti.

Costruire bots intelligenti utilizzando applicazioni basate sul cloud.

Acquisire conoscenze pratiche del Microsoft Bot Framework, del Bot Builder SDK e di Azure Bot Service.

Applicare modelli di progettazione consolidati per i bots in scenari reali.

Creare e distribuire il proprio primo bot intelligente utilizzando Microsoft Azure.

Pubblico di riferimento

Questo corso è progettato per sviluppatori, appassionati, ingegneri e professionisti IT interessati allo sviluppo di bots.

Formato del corso

La formazione combina lezioni e discussioni con esercizi, ponendo una forte enfasi sulla pratica manuale.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data engineer di livello intermedio che desiderano imparare come utilizzare Azure Data Lake Storage Gen2 per soluzioni analitiche efficaci.

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

• Comprendere l'architettura e le funzionalità chiave di Azure Data Lake Storage Gen2.
• Ottimizzare il archiviazione e l'accesso ai dati per costi e prestazioni.
• Integrare Azure Data Lake Storage Gen2 con altri servizi di Azure per analisi e elaborazione dei dati.
• Sviluppare soluzioni utilizzando l'API di Azure Data Lake Storage Gen2.
• Risolvere i problemi comuni e ottimizzare le strategie di archiviazione.

Docker è una piattaforma di containerizzazione utilizzata per creare ambienti riproducibili, portabili e scalabili per i sistemi ML.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in presenza) è rivolto a professionisti tecnici di livello intermedio ad avanzato che desiderano containerizzare e operazionalizzare pipeline ML complete utilizzando Docker.

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

• Containerizzare i carichi di lavoro per il training, la validazione e l'inferenza ML.
• Progettare e orchestrare pipeline ML end-to-end utilizzando Docker e strumenti supportati.
• Implementare versionamento, riproducibilità e CI/CD per i componenti ML.
• Distribuire, monitorare e scalare servizi ML in ambienti containerizzati.

Formato del Corso

• Lezioni interattive supportate da dimostrazioni pratiche.
• Esercizi pratici focalizzati sulla costruzione di componenti reali delle pipeline ML.
• Implementazione live-lab per workflow containerizzati end-to-end.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per un training personalizzato allineato alle esigenze specifiche dell'infrastruttura ML, contattaci per discutere le opzioni.

Questo addestramento live guidato da un istruttore in Italia (online o presenza) si rivolge a sviluppatori Java di livello intermedio, ingegneri software e appassionati del cloud che desiderano sfruttare il potere di Azure OpenAI per creare applicazioni intelligenti.

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

• Comprendere i principi dell'Intelligenza Artificiale Generativa e le sue applicazioni.
• Configurare e gestire un servizio Azure OpenAI.
• Integrare i modelli di OpenAI nelle applicazioni Java.
• Distribuire funzionalità alimentate da IA all'interno delle applicazioni web.

In questo corso guidato dall'instructore (in presenza o online) in Italia, i partecipanti impareranno i concetti fondamentali, i componenti e i servizi di Microsoft Azure mentre creano un'applicazione cloud di esempio.

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

• Comprendere le basi di Microsoft Azure
• Conoscere gli strumenti e i servizi diversi di Azure
• Imparare a utilizzare Azure per costruire applicazioni cloud

Kubeflow è una piattaforma open source progettata per semplificare la creazione, il training e il deployment di carichi di lavoro di machine learning su Kubernetes.

Questo corso di formazione guidato dall'instruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello principiante-intermedio che desiderano costruire workflow ML affidabili utilizzando Kubeflow.

Al termine di questo corso, i partecipanti acquisiranno le competenze per:

• Navigare nell'ecosistema Kubeflow e nelle componenti principali.
• Costruire workflow riproducibili con Kubeflow Pipelines.
• Eseguire job di training scalabili su Kubernetes.
• Distribuire modelli di machine learning in modo efficiente utilizzando Kubeflow Serving.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate e discussioni collaborative.
• Laboratori pratici con componenti Kubeflow reali.
• Esercizi pratici per costruire workflow ML end-to-end.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Versioni personalizzate di questo corso possono essere organizzate per allinearsi con la stack tecnologica e i requisiti progettuali del vostro team.

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.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco), i partecipanti impareranno come configurare e gestire un ambiente contenitore su scala di produzione usando Kubernetes nel servizio Azure Kubernetes. 

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

• Configurare e gestire Kubernetes nel servizio Azure Kubernetes.
• Distribuisci, gestisci e ridimensiona un cluster Kubernetes.
• Distribuire applicazioni containerizzate (Docker) su Azure.
• Eseguire la migrazione di un ambiente esistente Kubernetes dall'ambiente locale al cloud del servizio Azure Kubernetes.
• Integrazione Kubernetes con software di integrazione continua (CI) di terze parti.
• Garantire l'alta disponibilità e il ripristino di emergenza in Kubernetes.

Questo training guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto) è rivolto agli ingegneri che desiderano valutare gli approcci e gli strumenti disponibili oggi per prendere una decisione informata sulla strada da intraprendere nell'adozione di MLOps all'interno della loro organizzazione.

Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare vari framework e strumenti MLOps.
• Comporre il tipo giusto di team con le competenze necessarie per costruire e supportare un sistema MLOps.
• Preparare, validare e versionare i dati per l'uso da parte dei modelli ML.
• Comprendere i componenti di una Pipeline ML e gli strumenti necessari per costruirne una.
• Sperimentare con diverse piattaforme di apprendimento automatico e server per il deployment in produzione.
• Operationalizzare l'intero processo di Apprendimento Automatico in modo che sia riproducibile e mantenibile.

MLOps su Kubernetes è un framework per automatizzare la formazione, la validazione, il packaging e il deployment dei modelli di apprendimento automatico utilizzando pipeline containerizzate e workflow GitOps.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in loco) è rivolto a praticanti di livello intermedio che desiderano costruire pipeline MLOps automatizzate e scalabili su Kubernetes.

Dopo aver completato questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare pipeline CI/CD end-to-end per l'apprendimento automatico.
• Implementare workflow GitOps per il deployment e la versioning dei modelli.
• Automatizzare la formazione, il test e il packaging dei modelli di apprendimento automatico.
• Integrare strategie di monitoraggio, allerta e rollback.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate dall'instruttore e approfondimenti tecnici.
• Esercizi pratici che costruiscono workflow CI/CD reali del mondo reale.
• Pratica in laboratorio live per il deployment di carichi di lavoro ML su Kubernetes.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Le organizzazioni possono richiedere contenuti personalizzati allineati ai loro strumenti e infrastrutture MLOps interni.