Этот курс подготавливает учащихся к проектированию, реализации и работе Machine Learning Operations (MLOps) и создания решений ИИ (GenAIOps) на Azure. Он охватывает создание безопасной и масштабируемой инфраструктуры ИИ, управление полным жизненным циклом традиционных моделей машинного обучения с помощью Azure Machine Learning, а также развертывание, оценка, мониторинг и оптимизация создаваемых приложений ИИ с помощью Microsoft Foundry. Учащиеся получат практические знания об автоматизации, непрерывной интеграции и доставке, инфраструктуре как коде и наблюдаемости с помощью таких средств, как GitHub Actions, Azure CLI и Bicep. Курс подчеркивает совместную работу с командами по обработке и анализу данных и DevOps, чтобы обеспечить надежные и готовые к работе системы ИИ, согласованные с современными рекомендациями MLOps и GenAIOps.
Профиль аудитории
Этот курс предназначен для специалистов по обработке и анализу данных, инженеров машинного обучения и профессионалов DevOps, которые хотят разрабатывать и управлять производственными решениями ИИ на платформе Azure. Он подходит для учащихся с опытом работы с Python, базовым пониманием концепций машинного обучения и базовым знакомством с практиками DevOps, такими как управление версиями, CI/CD и средства командной строки, которые готовятся реализовать рабочие процессы MLOps и GenAIOps с помощью Azure собственных служб.