Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)

Durée totaleinfoLa durée requise pour une intervention d'apprentissage (par exemple, un mois, avec une charge de travail de 32 heures)
Charge de TravailinfoLa durée totale d'engagement attendue de la part d'un participant, comprenant les heures d'enseignement et les heures de travail personnel pour l'ensemble du dispositif de formation.
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Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)

Fast Lane
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Dates et lieux de début
placeUtrecht
7 déc. 2026 jusqu'au 10 déc. 2026
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event 7 décembre 2026, 09:00-17:00, Utrecht
event 8 décembre 2026, 09:00-17:00, Utrecht
event 9 décembre 2026, 09:00-17:00, Utrecht
event 10 décembre 2026, 09:00-17:00, Utrecht
placeUtrecht
1 mar. 2027 jusqu'au 4 mar. 2027
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event 1 mars 2027, 09:00-17:00, Utrecht
event 2 mars 2027, 09:00-17:00, Utrecht
event 3 mars 2027, 09:00-17:00, Utrecht
event 4 mars 2027, 09:00-17:00, Utrecht
placeUtrecht
31 mai 2027 jusqu'au 3 juin 2027
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event 31 mai 2027, 09:00-17:00, Utrecht
event 1 juin 2027, 09:00-17:00, Utrecht
event 2 juin 2027, 09:00-17:00, Utrecht
event 3 juin 2027, 09:00-17:00, Utrecht
placeUtrecht
30 août 2027 jusqu'au 2 sept. 2027
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event 30 août 2027, 09:00-17:00, Utrecht
event 31 août 2027, 09:00-17:00, Utrecht
event 1 septembre 2027, 09:00-17:00, Utrecht
event 2 septembre 2027, 09:00-17:00, Utrecht
Description

This course prepares learners to design, implement, and operate Machine Learning Operations (MLOps) and Generative AI Operations (GenAIOps) solutions on Azure. It covers building secure and scalabl...

Operationalize machine learning models (MLOps)


- Experiment with Azure Machine Learning
- Perform hyperparameter tuning with Azure Machine Learning
- Run pipelines in Azure Machine Learning
- Trigger Azure Machine Learning jobs with GitHub Actions
- Trigger GitHub Actions with feature-based development
- Work with environments in GitHub Actions
- Deploy a model with GitHub Actions

Operationalize generative AI applications (GenAIOps)


- Plan and prepare a GenAIOps solution
- Manage prompts f…

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Foire aux questions (FAQ)

Il n'y a pour le moment aucune question fréquente sur ce produit. Si vous avez besoin d'aide ou une question, contactez notre équipe support.

This course prepares learners to design, implement, and operate Machine Learning Operations (MLOps) and Generative AI Operations (GenAIOps) solutions on Azure. It covers building secure and scalabl...

Operationalize machine learning models (MLOps)


- Experiment with Azure Machine Learning
- Perform hyperparameter tuning with Azure Machine Learning
- Run pipelines in Azure Machine Learning
- Trigger Azure Machine Learning jobs with GitHub Actions
- Trigger GitHub Actions with feature-based development
- Work with environments in GitHub Actions
- Deploy a model with GitHub Actions

Operationalize generative AI applications (GenAIOps)


- Plan and prepare a GenAIOps solution
- Manage prompts for agents in Microsoft Foundry with GitHub
- Evaluate and optimize AI agents through structured experiments
- Automate AI evaluations with Microsoft Foundry and GitHub Actions
- Monitor your generative AI application
- Analyze and debug your generative AI app with tracing

This course is intended for data scientists, machine learning engineers, and DevOps professionals who want to design and operate production-grade AI solutions on Azure. It is suited for learners with experience in Python, a foundational understanding of machine learning concepts, and basic familiarity with DevOps practices such as source control, CI/CD, and command-line tools, who are preparing to implement MLOps and GenAIOps workflows using Azure-native services.

Fast Lane werkt met Nederlandse trainers die didactische vaardigheden combineren met veel practische ervaring.

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