Explore and configure the Azure Machine Learning workspace

• Explore Azure Machine Learning workspace resources and assets
• Explore developer tools for workspace interaction
• Make data available in Azure Machine Learning
• Work with compute targets in Azure Machine Learning
• Work with environments in Azure Machine Learning

Experiment with Azure Machine Learning

• Find the best classification model with Automated Machine Learning
• Track model training in Jupyter notebooks with MLflow

Optimize model training with Azure Machine Learning

• Run a training script as a command job in Azure Machine Learning
• Track model training with MLflow in jobs
• Perform hyperparameter tuning with Azure Machine Learning
• Run pipelines in Azure Machine Learning

Manage and review models in Azure Machine Learning

• Register an MLflow model in Azure Machine Learning
• Create and explore the Responsible AI dashboard for a model in Azure Machine Learning

Deploy and consume models with Azure Machine Learning

• Deploy a model to a managed online endpoint
• Deploy a model to a batch endpoint

Develop generative AI apps in Azure AI Foundry portal

• Plan and prepare to develop AI solutions on Azure
• Explore and deploy models from the model catalog in Azure AI Foundry portal
• Develop an AI app with the Azure AI Foundry SDK
• Get started with prompt flow to develop language model apps in the Azure AI Foundry
• Build a RAG-based agent with your own data using Azure AI Foundry
• Fine-tune a language model with Azure AI Foundry
• Evaluate the performance of generative AI apps with Azure AI Foundry
• Responsible generative AI

Al termine di questo corso gli allievi saranno in grado di:

• Progettare una soluzione di ingestione dei dati per i dati di formazione utilizzati nei progetti di apprendimento automatico
• Progettare una soluzione di formazione dei modelli per progetti di apprendimento automatico
• Capire come verrà consumato un modello
• Decidere se distribuire il modello a un endpoint in tempo reale o in batch
• Creare un’area di lavoro Azure Machine Learning
• Identificare le risorse e gli asset
• Addestrare i modelli nell’area di lavoro
• Interagire con l’area di lavoro Azure Machine Learning
• Lavorare con gli URI (Uniform Resource Identifier)
• Creare e utilizzare i datastore
• Creare e utilizzare risorse di dati
• Scegliere il target di calcolo appropriato
• Creare e utilizzare un’istanza di calcolo
• Creare e utilizzare un cluster di calcolo
• Utilizzare gli ambienti di Azure Machine Learning per eseguire script su qualsiasi target di calcolo
• Trovare il miglior modello di classificazione con l’apprendimento automatico (AutoML)
• Usare MLflow per il tracciamento dei modelli quando si sperimenta nei notebook
• Convertite il vostro codice in uno script ed eseguitelo come job di comando in Azure Machine Learning
• Tracciare l’addestramento del modello con MLflow nei job durante l’esecuzione degli script
• Creare e utilizzare componenti per costruire pipeline in Azure Machine Learning
• Eseguire la regolazione degli iperparametri con un lavoro di sweep in Azure Machine Learning
• istribuire i modelli a un endpoint online gestito per l’inferenza in tempo reale
• Distribuire i modelli a un endpoint batch
• Lavorare con i dati in Azure Databricks
• Addestrare un modello di apprendimento automatico con Azure Databricks
• Utilizzare MLflow per tenere traccia delle esecuzioni degli esperimenti e delle metriche
• Gestire i modelli di apprendimento automatico in Azure Databricks
• Eseguire gli esperimenti di Azure Databricks in Azure Machine Learning
• Distribuire i modelli addestrati negli endpoint di Azure Machine Learning

Il corso include:

• un manuale ufficiale Microsoft Learning (in lingua inglese) accessibile online, di durata illimitata;
• un ambiente di Laboratorio con macchine virtuali accessibili online per 180 giorni dalla data del corso;
  
• un voucher per iscriversi all’esame di certificazione (valore 165 euro);
• un attestato di frequenza inviato via e-mail una settimana dopo il termine del corso.

Ed inoltre un Kit di Simulazione d’Esame (Practice Test), accessibile per 180 giorni sul sito measureup.com, del valore di 89 Euro.
(da attivare entro tre mesi dal corso)