Resumen
This course provides hands-on experience with Microsoft Azure's AI and ML services. You will learn to set up, manage, and troubleshoot Azure-based AI & ML workflows.
The course covers the entire ML lifecycle in Azure, from data preparation to model deployment and monitoring. By the end of this course, you will be able to:
1.
Configure and manage Azure resources for AI & ML projects. 2. Implement end-to-end ML pipelines using Azure services. 3.
Deploy and monitor ML models in Azure production environments. 4. Troubleshoot common issues in Azure AI & ML workflows.
To be successful in this course, you should have intermediate programming knowledge of Python, plus experience with AI & ML infrastructure, core AI & ML algorithms and techniques, and the design and implementation of intelligent troubleshooting agents. Familiarity with statistics is also recommended.
Programa
- 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.
Impartido por
Microsoft
Materias
Programming
