Dieses Modul befasst sich mit der Erstellung und Verwaltung umfassender Daten-Workflows und ML-Prozesse auf Azure und behandelt dabei den gesamten Prozess von der Datenerfassung über die Vorverarbeitung bis hin zum Training von ML-Modellen und der Überwachung des Trainingslebenszyklus. Durch praktische Übungen und angeleitete Übungen erwerben Sie die Fähigkeiten, End-to-End-Daten- und ML-Workflows mithilfe von Azure-Diensten effektiv zu verwalten.

Dieses Modul konzentriert sich auf die entscheidenden Aspekte der Bereitstellung, Verwaltung und Überwachung von ML-Modellen in Azure-Produktionsumgebungen und behandelt dabei bewährte Verfahren für die Modellbereitstellung, CI/CD, Versionskontrolle und Leistungsüberwachung. Durch interaktives Lernen und angeleitete Übungen optimieren Sie den Modelllebenszyklus von der Bereitstellung bis zur laufenden Verwaltung und gewährleisten so einen robusten und zuverlässigen ML-Betrieb.

Dieses Modul konzentriert sich auf die wesentlichen Fähigkeiten, die für die Fehlerbehebung, Diagnose und Optimierung von KI- und ML-Pipelines in Azure erforderlich sind. Es behandelt die Erkennung und Behebung häufiger Probleme, systematische Methoden zur Fehlerbehebung, Diagnosetools sowie automatisierte Warnmeldungen und Strategien zur Problembehebung. Durch interaktive Sitzungen und angeleitete Übungen entwickeln Sie die Fähigkeiten, die für den reibungslosen, zuverlässigen und effizienten Betrieb von KI-/ML-Bereitstellungen erforderlich sind.

Dieses Modul bietet einen detaillierten Einblick in praktische Strategien zur Behebung von Azure-Problemen, zur Absicherung von Umgebungen und zur Vorbereitung auf zukünftige Software-Integrationen. Sie untersuchen reale Anwendungsfälle von Azure-Problemen, analysieren die Folgen unsicherer Umgebungen und erarbeiten mögliche Probleme, um Lösungen für zukünftige Integrationen vorzuschlagen. Durch gemeinsames Lernen und praktische Anwendung entwickeln Sie einen umfassenden Ansatz für die effektive Verwaltung und Absicherung von Azure-Umgebungen.