Curso de MLOps para Azure Machine Learning

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou no local), destina-se a engenheiros de IA e cientistas de dados de nível avançado com experiência intermediária a avançada, que desejam aprimorar o desempenho dos modelos DeepSeek, minimizar a latência e implantar soluções de IA de forma eficiente, utilizando práticas modernas de MLOps.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Otimizar modelos DeepSeek para eficiência, precisão e escalabilidade.
• Implementar as melhores práticas para MLOps e versionamento de modelos.
• Implantar modelos DeepSeek em infraestrutura de nuvem e local.
• Monitorar, manter e dimensionar soluções de IA de forma eficaz.

Esta formação presencial (online ou em local físico) orientada por instrutor em Brasil está direcionada a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam construir e implantar aplicações cloud alimentadas por IA usando o Microsoft Azure.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Desenvolver aplicações eventuais e sem servidor usando Azure Functions.
• Gerenciar soluções de armazenamento do Azure e máquinas virtuais.
• Implantar e escalar aplicações web usando Azure App Service e contêineres Docker.
• Integrar IA, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural usando o Azure AI Services.
• Utilizar o GitHub Copilot para auxiliar no desenvolvimento de aplicações cloud alimentadas por IA.

Este curso ensina Arquitetos de Soluções como traduzir os requisitos de negócios em soluções seguras, escaláveis e confiáveis. As lições incluem virtualização, automação, networking, armazenamento, identidade, segurança, plataforma de dados e infraestrutura de aplicativos. Este curso explica como as decisões em cada área de tese afetam uma solução geral.

O perfil do público

Este curso é para profissionais de TI com experiência em projetar e implementar soluções executadas na Microsoft Azure. Eles devem ter um amplo conhecimento das operações de TI, incluindo redes, virtualização, identidade, segurança, continuidade de negócios, recuperação de desastres, plataforma de dados, orçamento e governação. Azure Os Arquitetos de Solução usam o Azure Portal e, como se tornam mais adeptos, usam a Interface de Linha de Comando. Os candidatos devem ter habilidades de nível de perito em Azure administração e ter experiência com Azure processos de desenvolvimento e DevOps processos.

Esta formação dirigida por instrutores, realizada ao vivo em Brasil (online ou presencial), destina-se a programadores e profissionais técnicos de nível iniciante, intermédio ou avançado que desejem utilizar o Microsoft Azure para construir, testar e implementar agentes de IA para aplicações empresariais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de compreender a arquitetura de agentes de IA no Azure, criar e configurar um agente funcional, ligar agentes a fontes de conhecimento empresarial, avaliar e preparar agentes para implementação.

Este treinamento presencial ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial) é destinado a engenheiros DevOps, desenvolvedores e gerentes de projetos que desejam utilizar o Azure DevOps para construir e implantar aplicativos empresariais otimizados mais rapidamente do que as abordagens tradicionais de desenvolvimento.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a vocabulário fundamental e princípios do DevOps.
• Instalar e configurar as ferramentas necessárias do Azure DevOps para o desenvolvimento de software.
• Utilizar as ferramentas e serviços do Azure DevOps para se adaptar continuamente ao mercado.
• Construir aplicativos empresariais e avaliar os processos de desenvolvimento atuais com base nas soluções do Azure DevOps.
• Gerenciar equipes de forma mais eficiente e acelerar o tempo de implantação de software.
• Adotar práticas de desenvolvimento DevOps dentro da organização.

O Azure Bot Service une as capacidades do Microsoft Bot Framework e das Azure Functions, oferecendo uma plataforma poderosa para a construção rápida de bots inteligentes.

Neste treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, os participantes explorarão como desenvolver bots inteligentes de forma eficiente utilizando o Microsoft Azure.

Ao final do treinamento, os participantes serão capazes de:

Compreender os conceitos fundamentais por trás dos bots inteligentes.

Construir bots inteligentes utilizando aplicações baseadas em nuvem.

Adquirir conhecimento prático sobre o Microsoft Bot Framework, o Bot Builder SDK e o Azure Bot Service.

Aplicar padrões estabelecidos de design de bots em cenários do mundo real.

Criar e implantar seu primeiro bot inteligente usando o Microsoft Azure.

Público-alvo

Este curso foi projetado para desenvolvedores, entusiastas, engenheiros e profissionais de TI interessados no desenvolvimento de bots.

Formato do curso

O treinamento combina palestras e discussões com exercícios, dando forte ênfase à prática hands-on.

Este treinamento ministrado por instrutor (online ou presencial) em Brasil é voltado para engenheiros de dados de nível intermediário que desejam aprender a usar o Azure Data Lake Storage Gen2 para soluções de análise de dados eficazes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e as principais características do Azure Data Lake Storage Gen2.
• Otimizar o armazenamento de dados e o acesso para custo e desempenho.
• Integrar o Azure Data Lake Storage Gen2 com outros serviços do Azure para análise e processamento de dados.
• Desenvolver soluções usando a API do Azure Data Lake Storage Gen2.
• Solucionar problemas comuns e otimizar estratégias de armazenamento.

Docker é uma plataforma de containerização usada para construir ambientes reprodutíveis, portáteis e escaláveis para sistemas de ML.

Este treinamento guiado por instrutor (online ou presencial) destina-se a profissionais técnicos intermediários a avançados que desejam containerizar e operacionalizar pipelines de ML completas usando Docker.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Containerizar cargas de trabalho de treinamento, validação e inferência de ML.
• Projetar e orquestrar pipelines de ML do início ao fim usando Docker e ferramentas de suporte.
• Implementar versionamento, reprodutibilidade e CI/CD para componentes de ML.
• implantar, monitorar e escalar serviços de ML em ambientes containerizados.

Formato do Curso

• Aulas interativas com demonstrações práticas.
• Exercícios práticos focados na construção de componentes reais de pipelines de ML.
• Implementação de workflows containerizados do início ao fim em laboratórios ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para treinamento personalizado alinhado com necessidades específicas de infraestrutura de ML, entre em contato conosco para discutir opções.

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor, em Brasil (online ou presencial) é direcionada a desenvolvedores Java de nível intermediário, engenheiros de software e entusiastas da nuvem que desejam aproveitar o poder do Azure OpenAI para criar aplicações inteligentes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da Inteligência Artificial Gerativa e suas aplicações.
• Configurar e gerenciar um serviço Azure OpenAI.
• Integrar modelos do OpenAI em aplicações Java.
• Implementar recursos alimentados por IA dentro de aplicativos web.

Kubeflow é uma plataforma de código aberto projetada para facilitar a construção, treinamento e implantação de cargas de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam construir fluxos de trabalho confiáveis de ML usando Kubeflow.

Ao final deste treinamento, os participantes adquirirão as habilidades para:

• Navegar no ecossistema do Kubeflow e nos componentes principais.
• Construir fluxos de trabalho reproduzíveis com Kubeflow Pipelines.
• Executar trabalhos de treinamento escaláveis no Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizado de máquina eficientemente usando Kubeflow Serving.

Formato do Curso

• Apresentações guiadas e discussões colaborativas.
• Laboratórios práticos com componentes reais do Kubeflow.
• Exercícios práticos para construir fluxos de trabalho de ML de ponta a ponta.

Opções de Personalização do Curso

• Versões personalizadas deste treinamento podem ser organizadas para se alinharem com a pilha tecnológica e os requisitos de projeto da sua equipe.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
• Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
• Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto), os participantes aprenderão como configurar e gerenciar um ambiente de contêiner em escala de produção usando Kubernetes no AKS.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e gerenciar Kubernetes no AKS.
• Implantar, gerenciar e dimensionar um cluster Kubernetes.
• Implantar aplicativos em contêineres (Docker) em Azure.
• Migrar um ambiente Kubernetes existente do local para a nuvem do AKS.
• Integrar Kubernetes com software de integração contínua (CI) de terceiros.
• Garantir alta disponibilidade e recuperação de desastres em Kubernetes.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) em Brasil é destinado a engenheiros que desejam avaliar as abordagens e ferramentas disponíveis hoje para tomar uma decisão inteligente sobre o caminho a seguir na adoção do MLOps em sua organização.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar vários frameworks e ferramentas de MLOps.
• Montar a equipe certa com as habilidades adequadas para construir e suportar um sistema de MLOps.
• Preparar, validar e versionar dados para uso por modelos de ML.
• Compreender os componentes de um Pipeline de ML e as ferramentas necessárias para construí-lo.
• Experimentar diferentes frameworks e servidores de aprendizado de máquina para deploy em produção.
• Operacionalizar todo o processo de Aprendizado de Máquina para que seja reproduzível e mantido.

MLOps no Kubernetes é um framework para automatizar o treinamento, a validação, o empacotamento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina usando pipelines contêinerizados e fluxos de trabalho GitOps.

Este treinamento presencial (online ou no local) ministrado por um instrutor é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam construir pipelines MLOps automatizadas e escaláveis no Kubernetes.

Após concluir este treinamento, os participantes estarão equipados para:

• Projetar pipelines CI/CD de ponta a ponta para aprendizado de máquina.
• Implementar fluxos de trabalho GitOps para implantação e versionamento de modelos.
• Automatizar o treinamento, o teste e o empacotamento de modelos de ML.
• Integrar monitoramento, alertas e estratégias de reversão.

Formato do Curso

• Apresentações guiadas por instrutor e aprofundamentos técnicos.
• Exercícios práticos que constroem fluxos de trabalho CI/CD do mundo real.
• Prática em laboratório ao vivo implantando cargas de trabalho de ML no Kubernetes.

Opções de Customização do Curso

• Organizações podem solicitar conteúdo personalizado alinhado com suas ferramentas e infraestrutura MLOps internas.

Este treinamento presencial, com instrutor, em Brasil (online ou no local), é destinado a engenheiros de dados de nível intermediário que desejam se tornar proficientes no uso do Azure Synapse Analytics para uma ampla gama de processamento de dados, análise e visualização.

Até o final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais, a arquitetura e os componentes do Azure Synapse Analytics.
• Criar, configurar e gerenciar data warehouses escaláveis usando o Azure Synapse.
• Dominar as técnicas para ingerir, transformar e carregar dados (ETL) de várias fontes no Azure Synapse.
• Otimizar o desempenho de consultas, proteger dados e integrar o Azure Synapse ao Power BI e outras ferramentas para visualizar dados e compartilhar insights.