SzkoleniaSztuczna inteligencja / Data & AIAI-300
AI-300Microsoft · szkolenie autoryzowaneProwadzi do egzaminu
Operationalize machine learning and generative AI solutions
Kurs przygotowuje do wdrażania i operacjonalizacji rozwiązań MLOps oraz GenAIOps na platformie Azure, obejmując zarówno klasyczne modele uczenia maszynowego, jak i aplikacje generatywnej AI oparte na Microsoft Foundry. Uczestnicy poznają praktyczne aspekty automatyzacji, CI/CD, infrastruktury jako kodu oraz monitorowania z użyciem narzędzi takich jak GitHub Actions, Azure CLI i Bicep. Nacisk kładziony jest na współpracę z zespołami data science i DevOps w celu dostarczania produkcyjnych systemów AI.
- Czas trwania
- 4 dni
- Poziom
- Średni
- Dostawca
- Microsoft
- Obszar
- Sztuczna inteligencja / Data & AI
Zakres szkolenia
- Ścieżka: Operationalize machine learning models (MLOps)
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego w Azure
- Eksperymentowanie z Azure Machine Learning
- Uruchamianie skryptów treningowych i śledzenie modeli z MLflow w Azure Machine Learning
- Dostrajanie hiperparametrów w Azure Machine Learning
- Uruchamianie potoków w Azure Machine Learning
- Automatyzacja trenowania modeli za pomocą GitHub Actions
- Wdrażanie i monitorowanie modelu w Azure Machine Learning
- Ścieżka: Operationalize generative AI applications (GenAIOps)
- Planowanie i przygotowanie rozwiązania GenAIOps
- Zarządzanie promptami dla agentów w Microsoft Foundry za pomocą GitHub
- Ewaluacja i optymalizacja agentów AI poprzez ustrukturyzowane eksperymenty
- Automatyzacja ewaluacji AI za pomocą Microsoft Foundry i GitHub Actions
- Monitorowanie aplikacji generatywnej AI
- Analiza i debugowanie aplikacji generatywnej AI za pomocą śledzenia (tracing)
Zdobyte umiejętności
- Projektowanie rozwiązań szkoleniowych uczenia maszynowego z wykorzystaniem usług Azure Machine Learning
- Porównywanie modeli za pomocą automatyzowanego uczenia maszynowego, MLflow i panelu Responsible AI
- Śledzenie i konwersja notebooków na skrypty treningowe z użyciem MLflow
- Optymalizacja trenowania modeli poprzez dostrajanie hiperparametrów
- Automatyzacja wieloetapowych przepływów uczenia maszynowego za pomocą potoków Azure Machine Learning
- Automatyzacja trenowania modeli z użyciem GitHub Actions
- Wdrażanie, monitorowanie i wycofywanie modeli za pomocą chronionych środowisk
- Zarządzanie promptami, ewaluacja, monitorowanie i debugowanie agentów AI w Microsoft Foundry
Dla kogo jest to szkolenie
- Data scientists, inżynierowie uczenia maszynowego oraz specjaliści DevOps, którzy chcą projektować i operacjonalizować produkcyjne rozwiązania AI na platformie Azure
- Osoby przygotowujące się do implementacji przepływów MLOps i GenAIOps przy użyciu usług natywnych dla Azure
Wymagania wstępne
- Doświadczenie w programowaniu w Python
- Podstawowa znajomość koncepcji uczenia maszynowego
- Podstawowa znajomość praktyk DevOps, takich jak kontrola wersji, CI/CD i narzędzia wiersza poleceń
Certyfikacja
Egzamin
AI-300 - Microsoft Certified: Machine Learning Operations Engineer Associate
Szkolenie przygotowuje do tego egzaminu.
4000 zł
Zapytaj o termin