MLOps for Azure Machine Learning Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), modern MLOps uygulamalarını kullanarak DeepSeek model performansını artırmak, gecikmeyi en aza indirmek ve yapay zeka çözümlerini verimli bir şekilde dağıtmak isteyen ileri düzey yapay zeka mühendisleri ve orta ile ileri düzey deneyime sahip veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Verimlilik, doğruluk ve ölçeklenebilirlik için DeepSeek modelleri optimize etmek.
• MLOps ve model sürümleme için en iyi uygulamaları uygulamak.
• DeepSeek modellerini bulut ve şirket içi altyapıya dağıtmak.
• Yapay zeka çözümlerini etkili bir şekilde izlemek, sürdürmek ve ölçeklendirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka destekli bulut uygulamaları oluşturmak ve dağıtmak isteyen orta ve ileri düzey profesyonellere yöneliktir Microsoft Azure kullanılarak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure Functions kullanarak olay güdümlü ve sunucusuz uygulamalar geliştirmek.
• Azure depolama çözümlerini ve sanal makineleri yönetmek.
• Azure App Service ve Docker kapsayıcılarını kullanarak web uygulamalarını dağıtmak ve ölçeklendirmek.
• Azure AI Hizmetlerini kullanarak yapay zeka, makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi entegre etmek.
• Yapay zeka odaklı bulut uygulama geliştirmede GitHub Copilot'tan yararlanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Azure ML'nin sürükle-bırak platformunu kullanarak yazılım ve donanım satın almaya ve bakım ve dağıtım konusunda endişelenmeye gerek kalmadan Machine Learning iş yüklerini dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yüksek doğrulukta makine öğrenimi modellerini Python, R veya sıfır kodlu araçlar kullanarak yazmak.
• Azure'nın mevcut veri kümelerini ve algoritmalarını kullanarak makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini eğitmek ve izlemek.
• Azure'nın etkileşimli çalışma alanını kullanarak ML modellerini işbirliği içinde geliştirmek.
• PyTorch, TensorFlow ve scikit-learn gibi farklı Azure tarafından desteklenen ML çerçevelerinden seçim yapmak.

Microsoft Azure Altyapı ve Dağıtım

Bu eğitim, katılımcıların Microsoft Azure çözüm tasarım becerilerini geliştirmesine olanak tanır.

Bu eğitimden sonra katılımcı, Azure hizmetlerinin özelliklerini ve yeteneklerini anlayacak, böylece karşılıklı ödünleşimleri belirleyebilecek ve genel ve hibrit bulut çözümleri tasarlamak için kararlar alabilecektir.

Eğitim süresince, çözüm yaşam döngüsü boyunca gerekli işlevsel, operasyonel ve dağıtım gereksinimlerini karşılayacak uygun altyapı ve platform çözümleri tanımlanacaktır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), geleneksel geliştirme yaklaşımlarından daha hızlı optimize edilmiş kurumsal uygulamalar oluşturmak ve dağıtmak için Azure DevOps'yi kullanmak isteyen DevOps mühendisler, geliştiriciler ve proje yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Temel DevOps terminolojisini ve prensiplerini anlayabilecektir.
• Yazılım geliştirme için gerekli Azure DevOps araçlarını kurup yapılandırabilecektir.
• Piyasa koşullarına sürekli uyum sağlamak için Azure DevOps araçlarını ve hizmetlerini kullanabilecektir.
• Kurumsal uygulamalar oluşturabilecek ve mevcut geliştirme süreçlerini Azure DevOps çözümleriyle değerlendirebilecektir.
• Takımları daha verimli yönetebilecek ve yazılım dağıtım süresini hızlandırabilecektir.
• Kuruluş içinde DevOps geliştirme uygulamalarını benimseyebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde) mikro hizmetleri Microsoft Azure Service Fabric (ASF) üzerinde oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Mikro hizmetleri oluşturmak ve yönetmek için bir platform olarak ASF'yi kullanmak.
• Temel mikro hizmet programlama kavramlarını ve modellerini anlamak.
• Azure içinde bir küme oluşturmak.
• Mikro hizmetleri şirket içinde veya bulutta dağıtmak.
• Canlı bir mikro hizmet uygulamasını ayıklamak ve sorun gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) kullanarak Kubeflow'i şirket içinde ve bulutta kurmak ve yapılandırmak.
• Docker kapsayıcıları ve Kubernetes kullanarak makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek.
• Tüm makine öğrenimi işlem hatlarını çeşitli mimariler ve bulut ortamlarında çalıştırmak.
• Kubeflow kullanarak Jupyter not defterleri oluşturmak ve yönetmek.
• Çoklu platformlar üzerinde makine öğrenimi eğitimi, hiperparametre ayarlama ve sunum iş yükleri oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubeflow'yı şirket içinde ve bulutta kurmak ve yapılandırmak.
• Docker kapsayıcıları ve Kubernetes temelinde ML iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek.
• Tüm makine öğrenimi işlem hatlarını çeşitli mimariler ve bulut ortamlarında çalıştırmak.
• Kubeflow'yı kullanarak Jupyter not defterleri oluşturmak ve yönetmek.
• Çoklu platformlar üzerinde ML eğitimi, hiperparametre ayarlama ve hizmet iş yükleri oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Machine Learning iş yüklerini bir AWS EC2 sunucusuna dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubernetes, Kubeflow ve diğer gerekli yazılımları AWS üzerinde kurmak ve yapılandırmak.
• EKS (Elastic Kubernetes Service) kullanarak bir Kubernetes kümesini AWS üzerinde başlatma işini basitleştirmek.
• Üretimde ML modellerini otomatikleştirmek ve yönetmek için bir Kubernetes hattı oluşturmak ve dağıtmak.
• Çoklu GPU’ler ve paralel çalışan makineler üzerinde TensorFlow ML modellerini eğitmek ve dağıtmak.
• Bir ML uygulamasını genişletmek için diğer AWS yönetilen hizmetlerinden yararlanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Machine Learning iş yüklerini Azure bulutuna dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure üzerine Kubernetes, Kubeflow ve diğer gerekli yazılımları kurmak ve yapılandırmak.
• Azure Kubernetes Hizmeti (AKS) kullanarak Azure üzerinde bir Kubernetes kümesi başlatma işlemini basitleştirmek.
• Üretimde ML modellerini otomatikleştirmek ve yönetmek için bir Kubernetes hattı oluşturmak ve dağıtmak.
• TensorFlow ML modellerini paralel çalışan çoklu GPU ve makineler üzerinde eğitmek ve dağıtmak.
• Bir ML uygulamasını genişletmek için diğer AWS yönetilen hizmetlerinden yararlanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), yalnızca ML modelleri oluşturmanın ötesine geçmek ve ML modeli oluşturma, izleme ve dağıtım sürecini optimize etmek isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• MLflow ve ilgili ML kütüphanelerini ve çerçevelerini kurmak ve yapılandırmak.
• Bir ML modelinin izlenebilirliğinin, tekrarlanabilirliğinin ve dağıtılabilirliğinin önemini kavramak.
• ML modellerini farklı genel bulutlara, platformlara veya şirket içi sunuculara dağıtmak.
• Bir projede işbirliği yapan birden fazla kullanıcıyı barındıracak şekilde ML dağıtım sürecini ölçeklendirmek.
• ML modelleriyle deneme yapmak, bunları yeniden üretmek ve dağıtmak için merkezi bir kayıt ayarlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), kuruluşları içinde MLOps'ü benimseme yolunda bilinçli bir karar vermek için mevcut yaklaşımları ve araçları değerlendirmek isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli MLOps çerçevelerini ve araçlarını kurun ve yapılandırın.
• Bir MLOps sistemi oluşturmak ve desteklemek için doğru becerilere sahip doğru ekibi oluşturun.
• ML modelleri tarafından kullanılmak üzere verileri hazırlayın, doğrulayın ve sürümleyin.
• Bir ML Hattının bileşenlerini ve onu oluşturmak için gereken araçları anlayın.
• Üretim ortamına dağıtmak için farklı makine öğrenimi çerçeveleri ve sunucularıyla deney yapın.
• Tüm Machine Learning sürecini yeniden üretilebilir ve sürdürülebilir hale getirin.