Kursus Pelatihan MLOps untuk Azure Machine Learning

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.

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.

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.

Layanan Bot Azure menggabungkan kekuatan fungsi Microsoft Bot Framework dan Azure untuk memfasilitasi pengembangan bot yang cerdas dengan cepat.

Dalam pelatihan langsung berbimbing ini, peserta akan belajar cara membuat bot yang cerdas dengan mudah menggunakan Microsoft Azure

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mempelajari dasar-dasar bot yang cerdas
• Mempelajari cara membuat bot yang cerdas menggunakan aplikasi cloud
• Mengerti bagaimana menggunakan Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK, dan Layanan Bot Azure
• Mengerti bagaimana mendesain bot menggunakan pola bot
• Merancang bot yang cerdas pertama mereka dengan menggunakan Microsoft Azure

Audience

• Pengembang
• Hobbyist
• Injiner
• Profesional IT

Format kursus

• Bagian presentasi, diskusi, latihan dan praktek langsung yang intensif

Dalam pelatihan yang dipimpin instruktur secara langsung di Indonesia (onsite atau remote) peserta akan mempelajari konsep dasar, komponen, dan layanan dari Microsoft Azure saat mereka melalui proses pembuatan aplikasi cloud contoh.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti dasar-dasar dari Microsoft Azure
• Mengerti berbagai alat dan layanan Azure
• Mempelajari cara menggunakan Azure untuk membangun aplikasi cloud

Internet of Things (IoT) adalah infrastruktur jaringan yang menghubungkan objek fisik dan aplikasi perangkat lunak secara nirkabel, memungkinkan mereka untuk berkomunikasi satu sama lain dan bertukar data melalui komunikasi jaringan, komputasi awan, dan penangkapan data. Azure adalah seperangkat layanan awan komprehensif yang menawarkan IoT Suite yang terdiri dari solusi prakonfigurasi yang membantu pengembang mempercepat pengembangan proyek IoT.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini, peserta akan belajar cara mengembangkan aplikasi IoT menggunakan Azure.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar arsitektur IoT
• Instal dan konfigurasikan Azure IoT Suite
• Pelajari manfaat penggunaan Azure dalam pemrograman sistem IoT
• Menerapkan berbagai layanan IoT Azure (IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management)
• Membangun, menguji, menyebarkan, dan memecahkan masalah sistem IoT menggunakan Azure

Hadirin

• Pengembang
• Insinyur

Format kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan dan praktik langsung yang berat

Catatan

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.

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 ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur yang ingin men-deploy beban kerja Machine Learning ke server AWS EC2.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow dan perangkat lunak lainnya yang diperlukan di AWS.
• Menggunakan EKS (Elastic Kubernetes Service) untuk mempermudah pekerjaan memulai cluster Kubernetes di AWS.
• Membuat dan men-deploy pipeline Kubernetes untuk mengotomatiskan dan mengelola model ML dalam produksi.
• Melatih dan men-deploy model ML TensorFlow di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
• Memanfaatkan layanan AWS lainnya untuk memperluas aplikasi ML.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan kepada para insinyur yang ingin mengimplementasikan beban kerja Machine Learning ke cloud Azure.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memasang dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow, dan perangkat lunak lainnya yang dibutuhkan di Azure.
• Menggunakan Azure Kubernetes Service (AKS) untuk memudahkan pekerjaan menginisialisasi sebuah kluster Kubernetes di Azure.
• Membuat dan mengimplementasikan sebuah pipa Kubernetes untuk mengotomatisasi dan mengelola model ML di produksi.
• Melatih dan mengimplementasikan model TensorFlow ML di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
• Memanfaatkan layanan AWS lainnya yang dikelola untuk memperluas aplikasi ML.

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.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat), peserta akan mempelajari cara menyiapkan dan mengelola lingkungan kontainer skala produksi menggunakan Kubernetes di AKS.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Konfigurasikan dan kelola Kubernetes di AKS.
• Terapkan, kelola, dan skalakan kluster Kubernetes.
• Terapkan aplikasi yang dikontainerisasi (Docker) di Azure.
• Migrasikan lingkungan Kubernetes yang ada dari lokal ke cloud AKS.
• Integrasikan Kubernetes dengan perangkat lunak integrasi berkelanjutan (CI) pihak ketiga.
• Pastikan ketersediaan tinggi dan pemulihan bencana di Kubernetes.

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 ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur yang ingin mengevaluasi pendekatan dan alat yang tersedia saat ini untuk membuat keputusan cerdas tentang langkah selanjutnya dalam menerapkan MLOps di dalam organisasi mereka.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memasang dan mengkonfigurasi berbagai kerangka kerja dan alat MLOps.
• Mengumpulkan tim dengan keterampilan yang tepat untuk membangun dan mendukung sistem MLOps.
• Menyiapkan, memvalidasi dan memberikan versi data untuk digunakan oleh model ML.
• Memahami komponen dari sebuah ML Pipeline dan alat yang diperlukan untuk membangunnya.
• Mengeksperimen dengan berbagai kerangka kerja dan server pengenalan mesin untuk mengimplementasikan ke dalam produksi.
• Memproses seluruh proses Machine Learning sehingga dapat diproduksi kembali dan dapat dikelola.