Azure Machine Learning için MLOps Eğitimi

Türkiye (çevrimiçi veya yüz yüze) olarak gerçekleştirilen, eğitmen eşliğinde bu canlı eğitim; DeepSeek model performansını artırmak, gecikmeyi en aza indirmek ve modern MLOps uygulamalarıyla yapay zeka çözümlerini verimli bir şekilde dağıtmak isteyen, orta düzeyden ileri düzeye kadar deneyime sahip ileri seviye yapay zeka mühendisleri ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Derinlikli modelleri verimlilik, doğruluk ve ölçeklenebilirlik açısından optimize etmek.
• MLOps ve model sürümleme için en iyi uygulamaları hayata geçirmek.
• DeepSeek modellerini bulut ve yerinde (on-premise) altyapılarda dağıtmak.
• Yapay zeka çözümlerini etkin bir şekilde izlemek, bakımlarını yapmak ve ölçeklendirmek.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel olarak) Microsoft Azure kullanarak yapay zeka destekli bulut uygulamaları oluşturmak ve dağıtmak isteyen orta düzeyden uzman seviyesine kadar olan profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure Functions kullanarak olay odaklı ve sunucusuz uygulamalar geliştirebilme.
• Azure depolama çözümlerini ve sanal makineleri yönetme.
• Azure App Service ve Docker konteynerleri kullanarak web uygulamalarını dağıtım ve ölçeklendirme.
• Azure AI Servisleri ile yapay zeka, makine öğrenimi ve doğal dil işleme entegrasyonu.
• GitHub Copilot'u kullanarak yapay zekaya dayalı bulut uygulama geliştirmesinde destek almak için yararlanma.

Bu Türkiye'de (çevrimiçi veya yüz yüze) düzenlenen eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Microsoft Azure'ı iş uygulamaları için yapay zeka ajanlarını inşa etmek, test etmek ve dağıtmak amacıyla kullanmak isteyen başlangıç seviyesinde / orta seviyede / ileri seviye geliştiriciler ve teknik profesyoneller için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir: Azure'daki yapay zeka ajanı mimarisini anlamak, çalışan bir ajan oluşturmak ve yapılandırmak, ajanları iş bilgi kaynaklarına bağlamak, ajanları değerlendirip dağıtım için hazırlamak.

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:

• DevOps'nin temel terminolojisini ve ilkelerini anlamak.
• Yazılım geliştirme için gerekli Azure DevOps araçlarını kurmak ve yapılandırmak.
• Piyasa koşullarına sürekli adapte olabilmek için Azure DevOps araçlarını ve hizmetlerini kullanmak.
• Kurumsal uygulamalar oluşturmak ve mevcut geliştirme süreçlerini Azure DevOps çözümleri ışığında değerlendirmek.
• Ekipe daha verimli yönetmek ve yazılım dağıtım süresini kısaltmak.
• Kuruluşun içinde DevOps geliştirme uygulamalarını benimsemek.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki veri mühendislerine Azure Data Lake Storage Gen2'yi etkili veri analitiği çözümleri için nasıl kullanacaklarını öğretmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Azure Data Lake Storage Gen2'nin mimarisini ve temel özelliklerini anlamaları.
• Maliyet ve performans için veri depolama ve erişimini optimize etmeleri.
• Veri analitiği ve işlemesi için Azure Data Lake Storage Gen2'yı diğer Azure hizmetleriyle entegre etmeleri.
• Azure Data Lake Storage Gen2 API'sini kullanarak çözümler geliştirmeleri.
• Sık karşılaşılan sorunları gidermeleri ve depolama stratejilerini optimize etmeleri.

Docker, ML sistemleri için tekrarlanabilir, taşınabilir ve ölçeklenebilir ortamlar oluşturmak üzere kullanılan bir konteynerizasyon platformudur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) Docker kullanarak tam ML ardışık işlemlerini konteynerize ve işlemeye yönelik orta düzeyden ileri seviyede teknik profesyoneller için düzenlenmiştir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ML eğitimi, doğrulama ve çıkarım iş yüklerini konteynerize edebilirler.
• Docker ve destekleyici araçlar kullanarak uçtan uca ML ardışık süreçleri tasarlayabilir ve koordine edebilirler.
• Sürüm kontrolü, tekrarlanabilirlik ve CI/CD'yi ML bileşenleri için uygulayabilirler.
• Konteynerize ortamlarda ML hizmetlerini dağıtabilir, izleyebilir ve ölçeklendirebilirler.

Eğitim Formatı

• Pratik gösterimleri destekleyen etkileşimli dersler.
• Gerçek ML ardışık süreç bileşenleri oluşturma odaklı elden deneyimler.
• Uçtan uca konteynerize iş akışları için canlı-lab uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Belirli ML altyapısı ihtiyaçlarına hizmet edecek özelleştirilmiş eğitimi için, seçenekler hakkında bize ulaşın.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel) orta düzey Java geliştiricilerine, yazılım mühendislerine ve bulut tutkunlarına yönelik olup, Azure OpenAI'nin gücüne sahip çıkarak zeki uygulamalar oluşturmak isteyenlere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Üretici AI'nin ilkelerini ve uygulamalarını anlamak.
• Azure OpenAI hizmetini kurma ve yönetme.
• OpenAI modellerini Java uygulamalarına entegre etmek.
• AI destekli özelliklerin web uygulamalarında dağıtılması.

Kubeflow, Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş yüklerini oluşturma, eğitim ve dağıtma işlemlerini basitleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyinden orta düzeyine kadar olan profesyonellerin Kubeflow kullanarak güvenilir ML iş akışları oluşturmalarına yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilme becerilerini kazanacaktır:

• Kubeflow ekosistemi ve temel bileşenlerini gezinmek.
• Kubeflow Pipelines ile tekrarlanabilir iş akışları oluşturmak.
• Kubernetes üzerinde ölçeklenebilir eğitim görevleri çalıştırmak.
• Kubeflow Serving kullanarak makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde hizmete sunmak.

Eğitim Formatı

• Rehberlik altında sunulan sunumlar ve işbirlikçi tartışmalar.
• Gerçek Kubeflow bileşenleriyle elden geçirilen laboratuvarları.
• Sondan başa ML iş akışları oluşturmak için pratik alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş versiyonları, takımınızın teknoloji yığınına ve proje gereksinimlerine uyum sağlamak için düzenlenmesi mümkündür.

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 eğitimde (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), katılımcılar Kubernetes kullanarak AKS üzerinde üretim ölçekli bir kapsayıcı ortamının nasıl kurulacağını ve yönetileceğini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AKS üzerinde Kubernetes'yi yapılandırıp yönetmek.
• Kubernetes kümesini dağıtmak, yönetmek ve ölçeklendirmek.
• Azure üzerinde kapsayıcılaştırılmış (Docker) uygulamaları dağıtmak.
• Mevcut Kubernetes ortamını şirket içi ortamdan AKS bulutuna taşımak.
• Kubernetes'yi üçüncü taraf sürekli entegrasyon (CI) yazılımıyla entegre etmek.
• Kubernetes'de yüksek kullanılabilirlik ve felaket kurtarma sağlamak.

Bu eğitmen led, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) mühendislerin, kendi kuruluşlarında MLOps'ü benimsemeye yönelik doğru yolu seçmek için mevcut yaklaşımları ve araçları değerlendirmelerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli MLOps çerçevelerini ve araçlarını yükleyip yapılandırmak.
• Bir MLOps sistemi oluşturma ve destekleme için doğru becerilere sahip doğru ekibin oluşturulması.
• ML modelleri tarafından kullanılacak verilerin hazırlanması, doğrulanması ve sürümlenmesi.
• Bir ML Pipeline'ın bileşenlerini anlama ve oluşturma için gereken araçları bilmek.
• Üretime dağıtım için farklı makine öğrenme çerçevelerini ve sunucularını denemek.
• Tutarlı ve bakılabilir şekilde tüm Makine Öğrenmesi sürecinin işletimselleştirilmesi.

Kubernetes üzerinde MLOps, kapsayıcılaştırılmış hatalar ve GitOps iş akışlarını kullanarak makine öğrenmesi modellerinin eğitilmesi, doğrulanması, paketlenmesi ve dağıtımının otomatikleştirilmesi için bir çatıdır.

Bu eğitmen led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki uygulayıcılar için Kubernetes üzerinde otomatik, ölçeklenebilir MLOps hatları oluşturmaya yöneliktir.

Bu eğitimi tamamladıktan sonra katılımcılar:

• Makine öğrenmesi için uçtan uca CI/CD hatları tasarlayabilecekler.
• Model dağıtım ve sürümleme için GitOps iş akışlarını uygulayabilecekler.
• ML modellerinin eğitilmesi, test edilmesi ve paketlenmesini otomatikleştirebilecekler.
• İzleme, uyarı ve geri alma stratejilerini entegre edebilecekler.

Kursun Biçimi

• Eğitmen yönlendirilmiş sunumlar ve teknik derinlemesine incelemeler.
• Gerçek dünya CI/CD iş akışlarını oluşturan pratik egzersizler.
• Kubernetes'e ML iş yüklerini dağıtan canlı-lab uygulamaları.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Kuruluşlar, iç MLOps araçları ve altyapılarıyla uyumlu özelleştirilmiş içerik talep edebilirler.

Bu eğitmen eşliğinde sunulan, Türkiye (çevrimiçi veya yüz yüze) olarak verilen eğitim; veri işleme, analitik ve görselleştirme amacıyla Azure Synapse Analytics kullanımı konusunda uzmanlaşmak isteyen orta seviye veri mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Azure Synapse Analytics'in temel kavramlarını, mimarisini ve bileşenlerini anlayacak.
• Azure Synapse kullanarak ölçeklenebilir veri ambarları oluşturacak, yapılandıracak ve yönetecek.
• Farklı kaynaklardan Azure Synapse'e veri alma, dönüştürme ve yükleme (ETL) tekniklerinde ustalaşacak.
• Sorgu performansını optimize edecek, veriyi güvence altına alacak ve Azure Synapse'i Power BI ile diğer araçlarla entegre ederek veriyi görselleştirecek ve içgörüler paylaşacak.

Bu eğitmen yönetimi, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) orta düzeyde bulut mühendisleri ve IT profesyonelleri için düzenlenmiştir. Katılımcıların Azure bulut platformunda altyapının otomatik dağıtımını, yönetilmesini ve ölçeklendirilmesini Terraform kullanarak gerçekleştirmeyi öğrenmeyi hedefler.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Terraform'un temel kavramlarını ve kodla altyapının avantajlarını anlamak.
• Azure için Terraform'u kurmak ve yapılandırmak.
• Çeşitli Azure hizmetleri için Terraform yapılandırma dosyaları geliştirmek, test etmek ve dağıtmak.
• Azure kaynaklarının yönetilmesi ve ölçeklendirilmesi için Terraform kullanmak.
• Terraform durum yönetimini ve sürüm kontrolünü en iyi uygulamalara göre uygulamak.
• Otomatik dağıtımlar için Azure DevOps'u Terraform ile entegre etmek.
• Yine kullanılabilir Terraform modülleri oluşturmak ve tutarlı kaynak sağlama sağlamak.
• Karmaşık altyapı dağıtımları için Terraform'un gelişmiş özelliklerini kullanmak.