MLOps for Azure Machine Learning Training Course

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para insinyur AI dan ilmuwan data tingkat lanjut dengan pengalaman menengah hingga tingkat lanjut yang ingin meningkatkan DeepSeek kinerja model, meminimalkan latensi, dan menerapkan solusi AI secara efisien menggunakan praktik modern MLOps.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Optimalkan model DeepSeek untuk efisiensi, akurasi, dan skalabilitas.
• Terapkan praktik terbaik untuk MLOps dan versi model.
• Terapkan model DeepSeek pada infrastruktur cloud dan lokal.
• Pantau, kelola, dan tingkatkan solusi AI secara efektif.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi profesional tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin membangun dan menerapkan aplikasi cloud bertenaga AI menggunakan Microsoft Azure.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengembangkan aplikasi berbasis peristiwa dan tanpa server menggunakan Azure Functions.
• Mengelola solusi penyimpanan Azure dan mesin virtual.
• Menerapkan dan menskalakan aplikasi web menggunakan Azure App Service dan kontainer Docker.
• Mengintegrasikan AI, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami menggunakan Azure AI Services.
• Memanfaatkan GitHub Copilot untuk membantu dalam pengembangan aplikasi cloud berbasis AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan bagi para insinyur yang ingin menggunakan Azure platform drag-and-drop ML untuk menerapkan Machine Learning beban kerja tanpa harus membeli perangkat lunak dan perangkat keras dan tanpa harus khawatir tentang pemeliharaan dan penerapan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Tulis model pembelajaran mesin yang sangat akurat menggunakan alat Python, R, atau kode nol.
• Manfaatkan kumpulan data dan algoritme Azure yang tersedia untuk melatih dan melacak pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam.
• Gunakan ruang kerja interaktif Azure untuk mengembangkan model ML secara kolaboratif.
• Pilih dari berbagai framework ML yang didukung Azure seperti PyTorch, TensorFlow, dan scikit-learn.

Microsoft Azure Infrastructure and Deployment

This training permits delegates to improve their Microsoft Azure solution design skills.

After this training the delegate will understand the features and capabilities of Azure services, to be able to identify trade-offs, and make decisions for designing public and hybrid cloud solutions.

During training the appropriate infrastructure and platform solutions to meet the required functional, operational, and deployment requirements through the solution life-cycle will be defined.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at DevOps engineers, developers, and project managers who wish to utilize Azure DevOps to build and deploy optimized enterprise applications faster than traditional development approaches.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamental DevOps vocabulary and principles.
• Install and configure the necessary Azure DevOps tools for software development.
• Utilize Azure DevOps tools and services to continuously adapt to the market.
• Build enterprise applications and evaluate current development processes upon Azure DevOps solutions.
• Manage teams more efficiently and accelerate software deployment time.
• Adopt DevOps development practices within the organization.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin mempelajari cara membangun layanan mikro di Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Gunakan ASF sebagai platform untuk membangun dan mengelola layanan mikro.
• Memahami konsep dan model pemrograman layanan mikro utama.
• Buat klaster di Azure.
• Terapkan layanan mikro di lokasi atau di cloud.
• Debug dan pecahkan masalah aplikasi layanan mikro langsung.

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 menggunakan AWS EKS (Layanan Elastis Kubernetes).
• 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 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.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to an AWS EC2 server.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on AWS.
• Use EKS (Elastic Kubernetes Service) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on AWS.
• Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
• Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
• Leverage other AWS managed services to extend an ML application.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Azure cloud.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on Azure.
• Use Azure Kubernetes Service (AKS) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on Azure.
• Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
• Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
• Leverage other AWS managed services to extend an ML application.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk data scientist yang ingin melakukan lebih dari sekadar membuat model ML dan mengoptimalkan proses pembuatan, pelacakan, dan penerapan model ML.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan MLflow serta pustaka dan kerangka kerja ML terkait.
• Menghargai pentingnya keterlacakan, kemampuan reproduksi, dan kemampuan penerapan model ML
• Terapkan model ML ke cloud publik, platform, atau server lokal yang berbeda.
• Skalakan proses penerapan ML untuk mengakomodasi banyak pengguna yang berkolaborasi dalam sebuah proyek.
• Siapkan registri pusat untuk bereksperimen, mereproduksi, dan menerapkan model ML.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan bagi para insinyur yang ingin mengevaluasi pendekatan dan alat yang tersedia saat ini untuk membuat keputusan cerdas mengenai jalur ke depan dalam penerapan MLOps dalam organisasi mereka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan berbagai MLOps kerangka kerja dan alat.
• Bentuk tim yang tepat dengan keterampilan yang tepat untuk membangun dan mendukung sistem MLOps.
• Mempersiapkan, memvalidasi, dan membuat versi data untuk digunakan oleh model ML.
• Pahami komponen ML Pipeline dan alat yang diperlukan untuk membangunnya.
• Bereksperimenlah dengan berbagai kerangka kerja dan server pembelajaran mesin untuk diterapkan ke produksi.
• Operasikan seluruh proses Machine Learning sehingga dapat direproduksi dan dipelihara.