Kursus Pelatihan MLOps untuk Azure Machine Learning

Pelatihan online langsung (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk insinyur AI dan ilmuwan data tingkat lanjut dengan pengalaman menengah hingga lanjut yang ingin meningkatkan kinerja model DeepSeek, meminimalkan latensi, serta mengefisienkan penyelesaian solusi AI menggunakan praktik MLOps modern.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengoptimalkan model DeepSeek untuk efisiensi, akurasi, dan skalabilitas.
• Menerapkan praktik terbaik untuk MLOps dan pelacakan versi model.
• Menyebarluaskan model DeepSeek pada infrastruktur cloud dan on-premise.
• Memantau, memelihara, dan meningkatkan skala solusi AI secara efektif.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin membangun dan mendeploy aplikasi cloud berbasis AI menggunakan Microsoft Azure.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengembangkan aplikasi event-driven dan serverless menggunakan Azure Functions.
• Mengelola solusi penyimpanan Azure dan mesin virtual.
• Mendeploy dan menskala aplikasi web menggunakan Azure App Service dan kontainer Docker.
• Mengintegrasikan AI, machine learning, dan pengolahan bahasa alami menggunakan Azure AI Services.
• Memanfaatkan GitHub Copilot untuk membantu dalam pengembangan aplikasi cloud berbasis AI.

Pelatihan langsung yang dibimbing oleh instruktur dalam Indonesia (online atau onsite) ini ditujukan untuk pengembang dan profesional teknis dengan level pemula / menengah / lanjutan yang ingin menggunakan Microsoft Azure untuk membangun, menguji, dan mengimplementasikan agen AI untuk aplikasi bisnis.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat: memahami arsitektur agen AI di Azure, membuat dan mengonfigurasi agen yang berfungsi, menghubungkan agen ke sumber pengetahuan bisnis, mengevaluasi dan mempersiapkan agen untuk deployment.

Pelatihan ini memungkinkan peserta untuk meningkatkan keterampilan dalam mendesain solusi Microsoft Azure.

Setelah pelatihan, peserta akan memahami fitur dan kinerja layanan Azure, mampu mengidentifikasi trade-offs, dan membuat keputusan dalam mendesain solusi cloud publik dan hibrid.

Selama pelatihan, solusi infrastruktur dan platform yang tepat untuk memenuhi kebutuhan fungsi, operasi, dan penempatan melalui siklus hidup solusi akan ditentukan.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk insinyur DevOps, pengembang, dan manajer proyek yang ingin memanfaatkan Azure DevOps untuk membangun dan menyalurkan aplikasi perusahaan yang dioptimalkan lebih cepat daripada pendekatan pengembangan tradisional.

Setelah pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengerti terminologi dan prinsip-prinsip dasar DevOps.
• Memasang dan mengonfigurasi alat Azure DevOps yang diperlukan untuk pengembangan perangkat lunak.
• Memanfaatkan alat dan layanan Azure DevOps untuk beradaptasi secara berkelanjutan dengan pasar.
• Membangun aplikasi perusahaan dan mengevaluasi proses pengembangan saat ini menggunakan solusi Azure DevOps.
• Mengelola tim lebih efisien dan mempercepat waktu penyebaran perangkat lunak.
• Adopsi praktik pengembangan DevOps di dalam organisasi.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk administrator keamanan yang ingin memastikan keamanan beban kerja Azure.

Setelah selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengelola keamanan host, jaringan, dan lebih banyak lagi.
• Menyiapkan keamanan penyimpanan dan database di Azure.
• Menerapkan pemantauan keamanan menggunakan sumber daya Azure.
• Mencegah serangan siber berbahaya pada data dan infrastruktur.

Pelatihan langsung ini dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi administrator keamanan yang ingin mempelajari cara mengonfigurasi keamanan cloud Azure untuk melindungi beban kerja yang berjalan di Azure.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengonfigurasi keamanan host dan jaringan.
• Mengonfigurasi opsi keamanan Azure lanjutan.
• Menggunakan Azure untuk melindungi beban kerja komputasi awan.
• Menggunakan layanan perlindungan endpoint terhadap malware dan virus.
• Menjamin keamanan beban kerja kontainer yang berjalan di Azure.

Layanan Bot Azure menggabungkan kemampuan Microsoft Bot Framework dan Azure Functions, menyediakan platform kuat untuk membangun bot cerdas dengan cepat.

Dalam pelatihan langsung yang dipimpin oleh instruktur ini, peserta akan mengeksplorasi cara mengembangkan bot cerdas secara efisien menggunakan Microsoft Azure.

Pada akhir pelatihan, peserta akan mampu:

Memahami konsep inti di balik bot cerdas.

Membangun bot cerdas menggunakan aplikasi berbasis cloud.

Mendapatkan pengetahuan praktis tentang Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK, dan Layanan Bot Azure.

Menerapkan pola desain bot yang telah mapan dalam skenario dunia nyata.

Membuat dan menyebarkan bot cerdas pertama mereka menggunakan Microsoft Azure.

Peserta

Kursus ini dirancang untuk pengembang, penggemar, insinyur, dan profesional TI yang tertarik pada pengembangan bot.

Format Kursus

Pelatihan ini menggabungkan kuliah dan diskusi dengan latihan serta penekanan kuat pada praktik langsung.

Pelatihan ini dibimbing oleh instruktur dalam bentuk pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ditujukan untuk data engineers tingkat menengah yang ingin mempelajari cara menggunakan Azure Data Lake Storage Gen2 untuk solusi analisis data yang efektif.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan fitur utama Azure Data Lake Storage Gen2.
• Memoptimalkan penyimpanan data dan akses untuk biaya dan kinerja.
• Mengintegrasikan Azure Data Lake Storage Gen2 dengan layanan Azure lainnya untuk analisis dan pemrosesan data.
• Mengembangkan solusi menggunakan API Azure Data Lake Storage Gen2.
• Menyelidiki masalah umum dan mengoptimalkan strategi penyimpanan.

Docker adalah platform penyimpanan yang digunakan untuk membangun lingkungan yang dapat direproduksi, portabel, dan skalabel untuk sistem ML.

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional teknis tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin menyimpankan dan mengoperasikan pipeline ML lengkap menggunakan Docker.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyimpanan beban kerja pelatihan, validasi, dan inferensi ML.
• Mendesain dan mengorkestrasi pipeline ML end-to-end menggunakan Docker dan alat pendukung.
• Mengimplementasikan versi, reproduksi, dan CI/CD untuk komponen ML.
• Menyebarkan, memantau, dan mengskalakan layanan ML dalam lingkungan yang disimpankan.

Format Kursus

• Kuliah interaktif yang didukung oleh demonstrasi praktis.
• Latihan tangan langsung yang fokus pada membangun komponen pipeline ML nyata.
• Implementasi live-lab untuk alur kerja end-to-end yang disimpankan.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk pelatihan yang disesuaikan sesuai dengan kebutuhan infrastruktur ML spesifik, silakan hubungi kami untuk mendiskusikan opsi.

Pelatihan langsung ini yang dipandu instruktur di Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk pengembang Java, insinyur perangkat lunak, dan pencinta cloud tingkat menengah yang ingin memanfaatkan kekuatan Azure OpenAI untuk menciptakan aplikasi cerdas.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip-prinsip Generative AI dan aplikasinya.
• Mengatur dan mengelola layanan Azure OpenAI.
• Mengintegrasikan model-model OpenAI ke dalam aplikasi Java.
• Menerapkan fitur-fitur berbasis AI di dalam aplikasi web.

Kubeflow adalah platform open-source yang dirancang untuk mempermudah pembuatan, pelatihan, dan penyebaran beban kerja machine learning di Kubernetes.

Pelatihan ini dipandu oleh instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat pemula hingga menengah yang ingin membangun alur kerja ML yang handal menggunakan Kubeflow.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan mendapatkan keterampilan untuk:

• Menavigasi ekosistem dan komponen inti Kubeflow.
• Membuat alur kerja yang dapat direproduksi dengan Kubeflow Pipelines.
• Menjalankan pekerjaan pelatihan skalabel di Kubernetes.
• Menyajikan model machine learning secara efisien menggunakan Kubeflow Serving.

Format Pelatihan

• Penyajian yang dipandu dan diskusi kolaboratif.
• Latihan praktik dengan komponen Kubeflow asli.
• Latihan praktis untuk membangun alur kerja ML end-to-end.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Versi yang disesuaikan dari pelatihan ini dapat diatur untuk sesuai dengan tumpukan teknologi dan persyaratan proyek tim Anda.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud.
• Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
• Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
• Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
• Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan bagi insinyur yang ingin mengevaluasi pendekatan dan alat yang tersedia saat ini untuk membuat keputusan cerdas tentang jalur maju dalam mengadopsi MLOps di organisasi mereka.

Pada akhir pelatihan, peserta akan dapat:

• Menginstal dan mengonfigurasi berbagai kerangka kerja dan alat MLOps.
• Menyusun tim yang tepat dengan keterampilan yang tepat untuk membangun dan mendukung sistem MLOps.
• Menyiapkan, memvalidasi, dan menversi data untuk digunakan oleh model ML.
• Memahami komponen dari Pipelines ML dan alat yang diperlukan untuk membangunnya.
• Mencoba berbagai kerangka kerja dan server pembelajaran mesin untuk penyebaran ke produksi.
• Memoperasikan seluruh proses Pembelajaran Mesin sehingga dapat diulangi dan dipelihara.

MLOps di Kubernetes adalah sebuah framework untuk mengotomatisasi pelatihan, validasi, pengemasan, dan penyebaran model machine learning menggunakan pipa kerja yang dikontainerisasi dan alur kerja GitOps.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk praktisi tingkat menengah yang ingin membangun pipa kerja MLOps yang terotomatisasi dan skalabel di Kubernetes.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dilengkapi dengan:

• Mendesain pipa kerja CI/CD end-to-end untuk machine learning.
• Melaksanakan alur kerja GitOps untuk penyebaran dan versi model.
• Mengotomatisasi pelatihan, pengujian, dan pengemasan model ML.
• Mengintegrasikan pemantauan, peringatan, dan strategi rollback.

Format Kursus

• Presentasi yang dipandu instruktur dan studi teknis mendalam.
• Latihan praktis yang membangun alur kerja CI/CD dunia nyata.
• Praktik live-lab untuk menyebar beban kerja ML ke Kubernetes.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Organisasi dapat meminta konten yang disesuaikan sesuai dengan alat dan infrastruktur MLOps internal mereka.