AI-300T00: Operationalize ML and Generative AI Solutions

Il corso Operationalize Machine Learning and Generative AI Solutions (AI-300T00) è un programma di formazione di 4 giorni focalizzato su MLOps e operazioni di AI generativa. I partecipanti acquisiranno padronanza di Azure Machine Learning, deployment dei modelli, monitoraggio, CI/CD per ML e AI responsabile in produzione. Erogato da Esamatic srl, Microsoft Learning Partner a Milano, con Microsoft Certified Trainers.

• Durata: 4 giorni di formazione con istruttore
• Focus: MLOps e operazioni di AI generativa
• Piattaforma: Azure Machine Learning, Azure DevOps, GitHub Actions
• Approccio: Laboratori focalizzati sulla produzione con pipeline CI/CD
• Certificazione: Supporta la certificazione Azure Data Scientist Associate

Panoramica del Corso: Operationalize Machine Learning and Generative AI Solutions

Costruire modelli ML e di AI generativa è solo metà della sfida—operativizzarli per un uso affidabile in produzione è dove la maggior parte delle organizzazioni fatica. Questo corso copre l’intero ciclo di vita MLOps su Azure, dall’addestramento e registrazione dei modelli al deployment automatizzato, monitoraggio, riaddestramento e governance. I partecipanti impareranno anche ad applicare le best practice operative alle soluzioni di AI generativa.

Obiettivi Formativi

1. Operazioni Azure ML — Progettare e implementare flussi di lavoro MLOps utilizzando Azure Machine Learning per una gestione dei modelli riproducibile e scalabile
2. Deployment dei Modelli — Distribuire modelli ML e di AI generativa su endpoint gestiti, container e dispositivi edge con versionamento appropriato
3. CI/CD per ML — Costruire pipeline CI/CD automatizzate per l’addestramento, la validazione e il deployment dei modelli
4. Monitoraggio e Governance — Implementare monitoraggio dei modelli, rilevamento del drift, controlli di AI responsabile e policy di governance

A Chi È Rivolto

Questo corso è progettato per ingegneri ML, data scientist, ingegneri DevOps e platform engineer che devono operativizzare modelli AI e ML in ambienti di produzione.

Vantaggi Professionali

La competenza MLOps colma il divario tra data science e ingegneria di produzione, rendendola una delle specializzazioni più preziose nel campo AI. I professionisti con competenze MLOps sono essenziali per qualsiasi organizzazione seria nel distribuire AI su scala.

Prerequisiti

• Esperienza nello sviluppo di modelli di machine learning
• Competenza nella programmazione Python
• Familiarità con le basi di Azure Machine Learning
• Comprensione dei concetti CI/CD e delle pratiche DevOps

Domande Frequenti

Il corso copre specificamente le operazioni di AI generativa?

Sì. Il corso include moduli dedicati all’operativizzazione di soluzioni di AI generativa, inclusi deployment di LLM, versionamento dei prompt, pipeline di valutazione e monitoraggio della sicurezza dei contenuti.

Quali strumenti CI/CD vengono trattati?

Il corso copre sia Azure DevOps Pipelines che GitHub Actions per CI/CD ML, dando ai partecipanti flessibilità nell’uso della piattaforma preferita dalla loro organizzazione.

Questo corso è diverso da un corso DevOps standard?

Sì. Pur incorporando principi DevOps, il corso è specificamente adattato per carichi di lavoro ML e AI, coprendo sfide uniche come il versionamento dei dati, il drift dei modelli e il monitoraggio di AI responsabile.

Si costruiranno pipeline MLOps pronte per la produzione?

Sì. Il corso include laboratori estesi in cui si costruiscono pipeline MLOps complete dall’addestramento dei modelli al deployment automatizzato e al monitoraggio in Azure.