Aprendizaje Automático con SQL Server: Desde el Borde hasta la Nube

Resumen

Únase a nosotros mientras exploramos las diversas opciones de aprendizaje automático disponibles dentro del ecosistema de SQL Server. Ya sea lidiando con dispositivos de borde o soluciones basadas en la nube, este evento cubre todo el espectro de actividades, desde el entrenamiento hasta la prueba y la operacionalización de modelos.

Obtenga información sobre cómo manejar diversas cargas de trabajo y patrones de diseño, perfecto para profesionales ansiosos por aprovechar las capacidades robustas de SQL Server en inteligencia artificial. Sintonice esta sesión integral disponible en YouTube bajo las categorías de Cursos de Inteligencia Artificial y Charlas de Conferencias.

Programa de estudio

• Introducción al Aprendizaje Automático y SQL Server
Visión general del Ecosistema de SQL Server
Introducción a los Conceptos de Aprendizaje Automático
• Instalación y Configuración
Configuración de SQL Server para Aprendizaje Automático
Instalación de Extensiones y Herramientas Requeridas
• Aprendizaje Automático con SQL Server en Dispositivos Edge
Visión general del Cómputo en el Borde
Implementación de Modelos de ML en Dispositivos Edge
Estudios de Caso y Casos de Uso
• Preparación de Datos en SQL Server
Técnicas de Extracción de Datos
Limpieza y Transformación de Datos con T-SQL
Selección y Ingeniería de Características
• Entrenamiento y Prueba de Modelos
Entrenamiento de Modelos de ML Usando los Servicios de Aprendizaje Automático de SQL Server
Prueba y Validación de Modelos dentro de SQL Server
Validación Cruzada y Ajuste de Hiperparámetros
• Operacionalización de Modelos de Aprendizaje Automático
Despliegue de Modelos en SQL Server
Automatización y Programación de Flujo de Trabajo de ML
Integración con SQL Server Agent para MLOps
• Aprendizaje Automático en la Nube con Azure
Visión general de Azure Machine Learning
Integración de SQL Server con Servicios de Azure
Creación y Despliegue de Modelos en la Nube
• Patrones de Diseño para Cargas de Trabajo de Aprendizaje Automático
Identificación de Patrones Adecuados de Diseño de ML
Implementación de Patrones Comunes de ML en SQL Server
Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
• Monitoreo y Gestión de Modelos de ML
Monitoreo de Rendimiento Usando Herramientas de SQL Server
Gestión y Ciclo de Vida de Modelos
• Seguridad y Cumplimiento
Comprensión de la Seguridad en SQL Server para ML
Consideraciones de Privacidad de Datos y Cumplimiento
• Proyecto Capstone
Diseño de una Solución Completa de Aprendizaje Automático
Presentación y Revisión de Proyectos
• Resumen y Direcciones Futuras
Resumen de Conceptos Clave
Tendencias Emergentes en SQL Server y Aprendizaje Automático

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Asignaturas

Charlas de Conferencia