Cria, implementa e opera soluções de Machine Learning Operations (MLOps) e Generative AI Operations (GenAIOps) no Azure.
Neste curso vais abordar a criação de infraestruturas de AI seguras e escaláveis, a gestão do ciclo de vida completo de modelos tradicionais de machine learning com Azure Machine Learning, e a implementação, avaliação, monitorização e otimização de aplicações e agentes de generative AI com Microsoft Foundry.
Vais adquirir conhecimentos práticos em automação, integração e entrega contínua, infraestrutura como código e observabilidade através da utilização de ferramentas como GitHub Actions, Azure CLI e Bicep.
O programa do curso destaca ainda a colaboração com equipas de Data Science e DevOps para disponibilizar sistemas de AI fiáveis e preparados para produção, alinhados com as melhores práticas em MLOps e GenAIOps.
Destinatários
Este curso destina-se a data scientists, engenheiros de machine learning e profissionais de DevOps que pretendem criar e operar soluções de AI preparadas para produção no Azure.
É adequado para profissionais com experiência em Python, compreensão fundamental de conceitos de machine learning e familiaridade básica com práticas de DevOps, como controlo de versões, CI/CD e ferramentas de linha de comandos, que pretendem implementar workflows de MLOps e GenAIOps utilizando serviços nativos do Azure.
Condições
Para particulares
• 10% do valor total pago no ato da inscrição; restante valor até 7 dias antes do início do curso.
• Formandos não residentes em Portugal: pagamento de 50% no ato da inscrição; restante valor até 7 dias antes do início do curso.
• Possibilidade de pagamento faseado.
• Possibilidade de beneficiar do Cheque Formação+Digital até 750€ (conforme elegibilidade).
• Isenção de IVA para particulares.
Para empresas
• Empresas nacionais: pagamento a 30 dias, contra fatura (acresce IVA à taxa legal em vigor).
• Empresas da UE e fora da UE: valores isentos de IVA e pagamento a pronto.
Pré-Requisitos
- Experiência de programação na linguagem Python ou R
- Experiência no desenvolvimento e treino de modelos de machine learning
- Familiaridade com conceitos básicos do Azure Machine Learning
Programa
- Operacionalizar modelos de machine learning (MLOps)
- Operacionalizar aplicações de generative AI (GenAIOps)
Operacionalizar modelos de machine learning (MLOps)
Aprende a operacionalizar modelos de machine learning utilizando o ciclo de vida completo de MLOps. Este módulo aborda a experimentação e o treino de modelos com Azure Machine Learning, a automatização do treino de modelos com pipelines e hyperparameter tuning, o acionamento de tarefas com GitHub Actions, a implementação de trunk-based development, a gestão de ambientes e a implementação de modelos em produção.
- Realizar experiências com Azure Machine Learning
- Executar hyperparameter tuning com Azure Machine Learning
- Executar pipelines no Azure Machine Learning
- Acionar tarefas do Azure Machine Learning com GitHub Actions
- Acionar GitHub Actions com feature-based development
- Trabalhar com ambientes no GitHub Actions
- Implementar um modelo com GitHub Actions
Operacionalizar aplicações de generative AI (GenAIOps)
Aprende a operacionalizar aplicações de generative AI utilizando o ciclo de vida completo de GenAIOps. Este módulo aborda o planeamento e preparação de soluções GenAIOps, a gestão de prompts para agentes com controlo de versões, a avaliação e otimização de agentes através de experiências estruturadas, a automatização de avaliações com Microsoft Foundry e GitHub Actions, a monitorização do desempenho e dos custos da aplicação e a implementação de distributed tracing para depurar workflows de AI complexos.
- Planear e preparar uma solução GenAIOps
- Gerir prompts para agentes no Microsoft Foundry com GitHub
- Avaliar e otimizar agentes de AI através de experiências estruturadas
- Automatizar avaliações de AI com Microsoft Foundry e GitHub Actions
- Monitorizar a aplicação de generative AI
- Analisar e depurar a aplicação de generative AI com tracing
