MLOps cho Azure Machine Learning Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư AI và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ nâng cao, có kinh nghiệm từ trung cấp đến nâng cao, những người mong muốn nâng cao hiệu suất của mô hình DeepSeek, giảm thiểu độ trễ và triển khai các giải pháp AI một cách hiệu quả bằng cách áp dụng các phương pháp MLOps hiện đại.

Kết thúc khóa đào tạo, học viên sẽ có khả năng:

• Tối ưu hóa các mô hình DeepSeek về hiệu quả, độ chính xác và khả năng mở rộng.
• Áp dụng các phương pháp hay nhất cho MLOps và quản lý phiên bản mô hình.
• Triển khai các mô hình DeepSeek trên hạ tầng đám mây và tại chỗ.
• Giám sát, bảo trì và mở rộng các giải pháp AI một cách hiệu quả.

Khóa đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào đối tượng là các chuyên gia từ mức trung cấp đến nâng cao muốn xây dựng và triển khai ứng dụng đám mây tích hợp AI sử dụng Microsoft Azure.

Cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Phát triển các ứng dụng được kích hoạt bởi sự kiện và không cần máy chủ sử dụng Azure Functions.
• Quản lý giải pháp lưu trữ và máy ảo Azure.
• Triển khai và mở rộng các ứng dụng web bằng cách sử dụng Azure App Service và container Docker.
• Tích hợp AI, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng Azure AI Services.
• Khai thác GitHub Copilot để hỗ trợ phát triển ứng dụng đám mây tích hợp AI.

Khóa đào tạo trực quan do giảng viên đứng lớp tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển và chuyên gia kỹ thuật ở mức độ sơ cấp / trung cấp / cao cấp muốn sử dụng Microsoft Azure để xây dựng, kiểm thử và triển khai các đại lý AI cho các ứng dụng doanh nghiệp.

By the end of this training, participants will be able to: understand AI agent architecture on Azure, create and configure a working agent, connect agents to business knowledge sources, evaluate and prepare agents for deployment.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư, nhà phát triển và quản lý dự án DevOps mong muốn sử dụng Azure DevOps để xây dựng và triển khai các ứng dụng doanh nghiệp tối ưu hóa nhanh hơn các phương pháp phát triển truyền thống.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Nắm vững từ vựng và nguyên tắc cơ bản của DevOps.
• Cài đặt và cấu hình các công cụ cần thiết cho phát triển phần mềm dựa trên Azure DevOps.
• Sử dụng các công cụ và dịch vụ Azure DevOps để liên tục thích ứng với thị trường.
• Xây dựng ứng dụng doanh nghiệp và đánh giá quy trình phát triển hiện tại dựa trên giải pháp Azure DevOps.
• Quản lý đội nhóm hiệu quả hơn và tăng tốc thời gian triển khai phần mềm.
• Nhận biết và áp dụng các phương pháp phát triển DevOps trong tổ chức.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên bảo mật muốn tìm hiểu cách cấu hình bảo mật Azure đám mây để bảo vệ các khối lượng công việc đang chạy trong Azure.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cấu hình bảo mật mạng và máy chủ.
• Cấu hình các tùy chọn bảo mật nâng cao của Azure.
• Sử dụng Azure để bảo mật các khối lượng công việc điện toán đám mây.
• Sử dụng các dịch vụ bảo vệ điểm cuối để chống lại phần mềm độc hại và vi-rút.
• Bảo mật các khối lượng công việc container đang chạy trong Azure.

Dịch vụ Bot Azure kết hợp các khả năng của Microsoft Bot Framework và Azure Functions, cung cấp một nền tảng mạnh mẽ để xây dựng nhanh chóng các bot thông minh.

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này, người tham dự sẽ khám phá cách phát triển hiệu quả các bot thông minh bằng Microsoft Azure.

Tính đến khi kết thúc khóa đào tạo, người tham dự sẽ có thể:

Hiểu các khái niệm cốt lõi đằng sau các bot thông minh.

Xây dựng các bot thông minh bằng các ứng dụng dựa trên đám mây.

Nắm vững kiến thức thực tế về Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK và Dịch vụ Bot Azure.

Áp dụng các mẫu thiết kế bot đã được thiết lập trong các tình huống thực tế.

Tạo và triển khai bot thông minh đầu tiên của mình bằng Microsoft Azure.

Đối tượng

Khóa học này được thiết kế dành cho các nhà phát triển, người đam mê, kỹ sư và chuyên gia CNTT quan tâm đến việc phát triển bot.

Hình thức của khóa học

Khóa đào tạo kết hợp giữa bài giảng và thảo luận với các bài tập thực hành, đồng thời nhấn mạnh mạnh mẽ vào việc thực hành thực tế.

Khóa học do giáo viên hướng dẫn này, được tổ chức trực tuyến hoặc tại địa điểm (online or onsite) dành cho các kỹ sư dữ liệu ở trình độ trung cấp muốn tìm hiểu cách sử dụng Azure Data Lake Storage Gen2 để tạo ra các giải pháp phân tích dữ liệu hiệu quả.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và các tính năng chính của Azure Data Lake Storage Gen2.
• Tối ưu hóa việc lưu trữ và truy cập dữ liệu về mặt chi phí và hiệu suất.
• Kết hợp Azure Data Lake Storage Gen2 với các dịch vụ khác của Azure để phân tích và xử lý dữ liệu.
• Phát triển giải pháp sử dụng API của Azure Data Lake Storage Gen2.
• Xử lý các vấn đề phổ biến và tối ưu hóa chiến lược lưu trữ.

Docker là một nền tảng container hóa được sử dụng để xây dựng các môi trường có thể tái tạo, di động và mở rộng cho hệ thống học máy.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giáo viên hướng dẫn này dành cho các chuyên gia kỹ thuật từ trình độ trung cấp đến cao cấp, những người mong muốn container hóa và vận hành các pipeline ML đầy đủ bằng Docker.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Container hóa các tác vụ huấn luyện, xác thực và suy luận của ML.
• Thiết kế và dàn dựng pipeline ML từ đầu đến cuối bằng Docker và các công cụ hỗ trợ.
• Thực hiện phiên bản hóa, khả năng tái tạo và CI/CD cho các thành phần của ML.
• Triển khai, giám sát và mở rộng các dịch vụ ML trong môi trường container hóa.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác được hỗ trợ bởi các minh họa thực tế.
• Bài tập thực hành tập trung vào việc xây dựng các thành phần pipeline ML thực tế.
• Triển khai live-lab cho workflow container hóa từ đầu đến cuối.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Đối với khóa đào tạo tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cơ sở hạ tầng ML cụ thể, vui lòng liên hệ với chúng tôi để thảo luận về các lựa chọn.

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các lập trình viên Java trung cấp, kỹ sư phần mềm và những người yêu thích cloud muốn khai thác sức mạnh của Azure OpenAI để tạo ra các ứng dụng thông minh.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, các thí sinh sẽ có khả năng:

• Hiểu các nguyên tắc của Generative AI và các ứng dụng của nó.
• Cài đặt và quản lý dịch vụ Azure OpenAI.
• Tích hợp các mô hình của OpenAI vào các ứng dụng Java.
• Triển khai các tính năng AI trong các ứng dụng web.

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ), người tham gia sẽ tìm hiểu các khái niệm, thành phần và dịch vụ cơ bản của Microsoft Azure khi thực hiện xây dựng một ứng dụng đám mây mẫu.

Sau khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các kiến thức cơ bản về Microsoft Azure
• Hiểu các công cụ và dịch vụ khác nhau của Azure
• Học cách sử dụng Azure để xây dựng ứng dụng đám mây

Kubeflow là một nền tảng mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa việc xây dựng, huấn luyện và triển khai các tác vụ học máy trên Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho những chuyên gia từ mức độ cơ bản đến trung cấp muốn xây dựng các quy trình làm việc ML đáng tin cậy bằng Kubeflow.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có được kỹ năng để:

• Điều hướng hệ sinh thái và các thành phần lõi của Kubeflow.
• Xây dựng các quy trình làm việc có thể tái tạo với Kubeflow Pipelines.
• Chạy các công việc huấn luyện có khả năng mở rộng trên Kubernetes.
• Triển khai các mô hình học máy hiệu quả bằng Kubeflow Serving.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng được hướng dẫn và thảo luận hợp tác.
• Thực hành hands-on với các thành phần Kubeflow thực tế.
• Bài tập thực tế để xây dựng quy trình làm việc ML từ đầu đến cuối.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Các phiên bản tùy chỉnh của khóa đào tạo này có thể được sắp xếp để phù hợp với công nghệ và yêu cầu dự án của đội ngũ của bạn.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc học máy trên Kubernetes.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow tại chỗ và trên đám mây.
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline học máy trên các kiến trúc và môi trường đám mây đa dạng.
• Sử dụng Kubeflow để tạo và quản lý các Jupyter notebook.
• Xây dựng các workload đào tạo ML, điều chỉnh siêu tham số và phục vụ trên nhiều nền tảng.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ), người tham gia sẽ học cách thiết lập và quản lý môi trường container quy mô sản xuất bằng Kubernetes trên AKS.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cấu hình và quản lý Kubernetes trên AKS.
• Triển khai, quản lý và mở rộng cụm Kubernetes.
• Triển khai các ứng dụng container hóa (Docker) trên Azure.
• Di chuyển môi trường Kubernetes hiện có từ tại chỗ lên đám mây AKS.
• Tích hợp Kubernetes với phần mềm tích hợp liên tục (CI) của bên thứ ba.
• Đảm bảo tính khả dụng cao và khả năng phục hồi sau thảm họa trong Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư muốn đánh giá các phương pháp và công cụ hiện có để đưa ra quyết định thông minh về lộ trình triển khai MLOps trong tổ chức của họ.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các khung công tác và công cụ MLOps khác nhau.
• Lựa chọn đội ngũ phù hợp với kỹ năng cần thiết để xây dựng và hỗ trợ hệ thống MLOps.
• Chuẩn bị, kiểm tra và phiên bản hóa dữ liệu cho mô hình Học máy sử dụng.
• Hiểu các thành phần của một ML Pipeline (Dòng công việc Học máy) và các công cụ cần thiết để xây dựng nó.
• Thử nghiệm với các khung công tác và máy chủ Học máy khác nhau để triển khai vào sản xuất.
• Thực hiện toàn bộ quy trình Học máy để đảm bảo nó có thể tái tạo và duy trì được.

MLOps trên Kubernetes là một khung làm việc nhằm tự động hóa quá trình huấn luyện, xác thực, đóng gói và triển khai các mô hình học máy bằng cách sử dụng pipelines được container hóa và quy trình làm việc GitOps.

Đây là khóa đào tạo do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa điểm), dành cho những người thực hành ở mức trung cấp mong muốn xây dựng các pipelines MLOps tự động và có khả năng mở rộng trên Kubernetes.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ được trang bị để:

• Thiết kế các pipelines CI/CD từ đầu đến cuối cho máy học.
• Thực hiện quy trình làm việc GitOps cho việc triển khai và quản lý phiên bản mô hình.
• Tự động hóa quá trình huấn luyện, kiểm thử và đóng gói các mô hình ML.
• Tích hợp giám sát, cảnh báo và chiến lược rollback.

Định dạng của Khóa Học

• Các bài trình bày và phân tích kỹ thuật được hướng dẫn bởi giảng viên.
• Bài tập thực hành xây dựng các quy trình làm việc CI/CD thực tế.
• Thực hành live-lab triển khai các công việc ML lên Kubernetes.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Các tổ chức có thể yêu cầu nội dung được tùy chỉnh phù hợp với các công cụ và cơ sở hạ tầng MLOps nội bộ của họ.