Resumen
Este curso proporciona experiencia práctica con los servicios de AI y ML de Microsoft Azure. Aprenderás a configurar, gestionar y solucionar problemas de flujos de trabajo de AI y ML basados en Azure.
El curso cubre todo el ciclo de vida de ML en Azure, desde la preparación de datos hasta el despliegue y monitoreo de modelos. Al final de este curso, serás capaz de:
1.
Configurar y gestionar recursos de Azure para proyectos de AI y ML. 2. Implementar canalizaciones de ML de extremo a extremo utilizando servicios Azure. 3.
Desplegar y monitorear modelos de ML en entornos de producción de Azure. 4. Solucionar problemas comunes en flujos de trabajo de AI y ML en Azure.
Para tener éxito en este curso, deberías tener conocimientos intermedios de programación en Python, además de experiencia con infraestructura de AI y ML, algoritmos y técnicas centrales de AI y ML, y el diseño e implementación de agentes de solución de problemas inteligentes. También se recomienda estar familiarizado con estadísticas.
Programa de estudio
- Configuración del entorno Azure AI & ML
Este módulo proporciona una guía completa para configurar y gestionar recursos de Azure específicamente diseñados para proyectos de IA y ML. A medida que las organizaciones aprovechan cada vez más la infraestructura en la nube de Azure para construir y desplegar soluciones de IA/ML, comprender cómo configurar y gestionar estos recursos de manera eficiente se vuelve crítico. Este módulo te equipa con las habilidades para configurar recursos de Azure, establecer espacios de trabajo de Azure Machine Learning, implementar soluciones de almacenamiento de datos y establecer controles de acceso seguros. El módulo incluye una combinación de conocimiento teórico y ejercicios prácticos, con laboratorios prácticos y escenarios del mundo real para reforzar los objetivos de aprendizaje. Tendrás la oportunidad de aplicar tus habilidades en un ambiente controlado, asegurando que obtengas experiencia práctica en la configuración y gestión de recursos de Azure para proyectos de IA/ML.
- Preparación de datos y entrenamiento de modelos en Azure
Este módulo profundiza en las complejidades de construir y gestionar flujos de trabajo de datos y procesos de ML integrales en Azure. El módulo abarca el proceso de principio a fin de ingerir datos, preprocesarlos, entrenar modelos de ML y supervisar el ciclo de vida del entrenamiento. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con servicios de Azure que agilizan y mejoran las operaciones de datos y ML, asegurando una gestión y supervisión efectivas de los proyectos de ML. Participarás en ejercicios prácticos para aplicar tus conocimientos en la construcción y gestión de tuberías de ingestión de datos, preprocesamiento de datos, entrenamiento de modelos de ML, y monitoreo de procesos de ML. A través de sesiones interactivas y prácticas guiadas, desarrollarás las habilidades necesarias para gestionar eficazmente flujos de trabajo de datos y ML de principio a fin en Azure.
- Despliegue y gestión de modelos en Azure
Este módulo se centra en los aspectos críticos del despliegue, gestión y monitoreo de modelos de ML dentro de entornos de producción en Azure. Este módulo proporciona una exploración detallada de las mejores prácticas para el despliegue de modelos, integración continua y entrega (CI/CD), control de versiones y monitoreo del rendimiento. Aprenderás a agilizar el ciclo de vida del modelo desde el despliegue hasta la gestión continua, asegurando operaciones robustas y confiables de ML. A través del aprendizaje interactivo y la práctica guiada, adquirirás las habilidades necesarias para gestionar eficazmente el ciclo de vida de los modelos de ML en entornos de producción de Azure.
- Solución de problemas en flujos de trabajo de Azure AI/ML
Este módulo se centra en las habilidades esenciales necesarias para solucionar problemas, diagnosticar y optimizar tuberías de IA y ML en Azure. El módulo cubre la identificación y resolución de problemas comunes en los flujos de trabajo de Azure AI/ML, métodos sistemáticos de solución de problemas, uso efectivo de herramientas de diagnóstico y la implementación de alertas automáticas y estrategias de remediación. Aprenderás a mantener el funcionamiento y rendimiento fluidos de las tuberías de IA/ML, asegurando despliegues confiables y eficientes. A través de sesiones interactivas y prácticas guiadas, desarrollarás las habilidades necesarias para solucionar y optimizar eficazmente tus entornos de AI/ML en Azure.
- Hacia la integración de sistemas
Este módulo proporciona una inmersión profunda en estrategias prácticas para abordar problemas de Azure, asegurar entornos y prepararse para futuras integraciones de software. El módulo se enfoca en examinar casos de uso del mundo real, comprender las ramificaciones de entornos no seguros y aprovechar la documentación de Azure para un aprendizaje continuo. Participarás en ideación y discusión para anticipar problemas potenciales y desarrollar soluciones para futuras integraciones. A través del aprendizaje colaborativo y la aplicación práctica, desarrollarás un enfoque integral para gestionar y asegurar entornos de Azure eficazmente.
Enseñado por
Microsoft
Asignaturas
Programación
