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CURSO: AI Bootcamp for Professional AI Developers

Mejora tus competencias en servicios AI-oriented de Microsoft

 

Este workshop ofrece laboratorios que desarrollan las competencias profesionales en lo servicios orientados de AI de Microsoft como Azure Machine Learning Workbench and Services, Team Data Science Process, Visual Studio Team Services, Azure Batch AI, y Azure Container Services.

MODALIDADES DEL CURSO

2 DÍAS DE CLASE PRESENCIAL

El curso está programado para cursarlo en una sala con aforo de máximo 20 personas para poder atender a todas las personas asistentes adecuadamente.

FORMACIÓN PRIVADA

Esta modalidad permitirá a tu empresa poder contratar la formación de manera privada para que asista todo tu equipo.

Solicitar presupuesto

Objetivos del curso

Entenderás el uso de Team Data Science Process (TDSP) para definir los objetivos de negocio y los criterios de éxito. Aprenderás a:

  • Utilizar un sistema code-repository con Azure Machine Learning Workbench mediante la estructura TDSP.
  • Crear un entorno de pruebas.
  • Utilizar TDSP y AMLS para la adquisición y la comprensión de datos.
  • Utilizar TDSP y AMLS para crear un experimento con un modelo y distintos métodos de evaluación.
  • Utilizar TDSP y AMLS para la implementación.
  • Utilizar TDSP y AMLS para el cerrar proyectos con aceptación por parte del cliente.
  • Ejecutar flujos de trabajo de preparación de datos y probar los modelos con Data Science Virtual Machines (con o sin GPUs) y HDInsight Clusters running Spark.
  • Administrar y comparar modelos con Azure Machine Learning.
  • Explorar hiperparámetros en Spark usando Azure Machine Learning.
  • Aprovechar la capacitación en Batch AI para la capacitación paralela en GPUs.
  • Implementar y consumir un servicio de puntuación en Azure Container Service.
  • Recopilar y analizar datos de un servicio de puntuación en producción para avanzar en el ciclo de vida de la ciencia de datos.

Traducción del contenido proporcionado por Microsoft.

¿Para quién está dirigido? ¿Qué necesitas saber?

Este workshop está dirigido a AI Developers en Azure. Al tratarse de un workshop de dos días, es importante que realices una serie de instalaciones antes de asistir.

IMPORTANTE:

Antes de asistir al bootcamp es imprescindible realizar una serie de instalaciones. Tardarás aproximadamente 2,5 horas en total. Si no lo haces antes de asistir a la formación, tendrás que realizarlo mientras los demás trabajan en las actividades previstas y te será complicado mantener la atención, pudiendo quedarte lagunas para los siguientes del temario. Para asegurarnos, deberás traer el código “Web Service ID” (descrito a continuación) para iniciar sesión en el evento.

Necesitarás:

  • Una cuenta de Microsoft Azure donde crear recursos (una cuenta de organización, de suscripción MSDN o de prueba).
  • Una cuenta de Microsoft Azure Machine Learning Experimentation and Model Management
  • Un portátil Windows donde poder instalar software o una máquina virtual Windows Data Science (mínimo D4sV3)

Mentores Expertos

Nuestros instructores se han enfrentado a proyectos con casos reales, los mismos problemas que enfrentas ahora. Aprende de profesionales con experiencia.

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Clases interactivas

En todas nuestras clases podrás realizar preguntas en cualquier momento y resolver las dudas que se quedan en el tintero.

COURSE OUTLINE

Module 01:

Introduction and context

Labs

Lab 3.1: Introduction to Team Data Science Process with Azure Machine Learning
Lab 3.2: Comparing and Managing Models with Azure Machine Learning
Lab 3.3: Deploying a data engineering or model training workflow to a remote execution environment
Lab 3.4: Managing conda environments for Azure Machine Learning workflows
Summary and White-board Discussion

Module 02:

Introduction and context

Labs

Lab 4.1: Explore hyper-parameters on Spark using Azure Machine Learning
Lab 4.2: Leverage Batch AI Training for parallel training on GPUs
Lab 4.3: Deploying a scoring service to Azure Container Service
Lab 4.4: Consuming the final service
Lab 4.5: Collect and Analyzing Data from a scoring service
Summary and White-board Discussion

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