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Generative AI with Azure OpenAI for Java Developers

 14 時間：
這種以講師為主導的 澳門（在線或遠端）現場培訓面向希望利用 Azure OpenAI 功能創建智慧應用程式的中級 Java 開發人員、軟體工程師和雲愛好者。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 Generative AI 的原理及其應用。
  • 設置和管理 Azure OpenAI 服務。
  • 將 OpenAI 的模型整合到 Java 應用程式中。
  • 在 Web 應用程式中部署 AI 驅動的功能。
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Terraform on Microsoft Azure

 21 時間：
這種以講師為主導的 澳門（在線或現場）實時培訓面向希望使用 Terraform 在 Azure 雲平臺上自動部署、管理和擴展基礎架構的中級雲工程師和 IT 專業人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 Terraform 的基礎知識及其在基礎結構即代碼中的優勢。
  • 為Azure設置和配置Terraform。
  • 為各種 Azure 服務開發、測試和部署 Terraform 配置檔。
  • 使用 Terraform 管理和擴展 Azure 資源。
  • 實施 Terraform 狀態管理和版本控制的最佳實踐。
  • 將 Terraform 與 Azure DevOps 集成以實現自動化部署。
  • 創建可重用的 Terraform 模組，以實現一致的資源配置。
  • 利用 Terraform 的高級功能進行複雜的基礎架構部署。
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Building AI Cloud Apps with Microsoft Azure

 35 時間：
這是一個由講師指導的現場培訓，地點在澳門（線上或現場），旨在為中高級專業人士提供使用Microsoft Azure來構建和部署人工智慧驅動的雲端應用程式的技能。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用Azure Functions開發事件驅動和無伺服器應用程式。
  • 管理Azure的儲存解決方案和虛擬機器。
  • 使用Azure App Service和Docker容器部署和擴展網頁應用程式。
  • 使用Azure AI Services整合人工智慧、機器學習和自然語言處理。
  • 利用GitHub Copilot協助開發人工智慧驅動的雲端應用程式。
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Azure Synapse Analytics

 14 時間：
這種由講師指導的現場培訓澳門（在線或遠端）面向希望熟練利用 Azure Synapse Analytics 進行各種數據處理、分析和可視化的中級數據工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 Azure Synapse Analytics 的核心概念、體系結構和元件。
  • 使用 Azure Synapse 創建、配置和管理可縮放的數據倉庫。
  • 掌握從各種源引入、轉換和載入資料 （ETL） 到 Azure Synapse 的技術。
  • 優化查詢性能，保護數據，並將 Azure Synapse 與 Power BI 和其他工具集成，以可視化數據並共用見解。
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Azure Data Lake Storage Gen2

 14 時間：
這種由講師指導的 澳門（遠端或遠端）實時培訓面向希望瞭解如何使用 Azure Data Lake Storage Gen2 實現有效數據分析解決方案的中級數據工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 Azure Data Lake Storage Gen2 的體系結構和主要功能。
  • 優化數據存儲和訪問，提高成本和性能。
  • 將 Azure Data Lake Storage Gen2 與其他 Azure 服務集成，以進行分析和數據處理。
  • 使用 Azure Data Lake Storage Gen2 API 開發解決方案。
  • 解決常見問題並優化存儲策略。
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Azure Cloud Security Basic to Advanced

 35 時間：
這種以講師為主導的澳門現場現場培訓面向希望學習如何配置Azure雲安全以保護在Azure中運行的工作負載的安全管理員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 配置主機和網路安全。
  • 配置 Azure 高級安全選項。
  • 使用 Azure 保護雲計算工作負載。
  • 使用端點保護服務安全功能，抵禦惡意軟體和病毒。
  • 保護在 Azure 中運行的容器工作負載。
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Kubernetes on Azure (AKS)

 14 時間：
在這個由講師指導的澳門現場培訓（現場或遠端）中，參與者將學習如何在AKS上使用Kubernetes設置和管理生產規模的容器環境。  在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在 AKS 上配置和管理 Kubernetes。
  • 部署、管理和縮放 Kubernetes 集群。
  • 在 Azure 上部署容器化 （Docker） 應用程式。
  • 將現有 Kubernetes 環境從本地遷移到 AKS 雲。
  • 將 Kubernetes 與第三方持續集成 （CI） 軟體集成。
  • 確保 Kubernetes 中的高可用性和災難恢復。
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Azure Machine Learning (AML)

 21 時間：
這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）面向希望使用Azure ML的拖放平臺部署Machine Learning工作負載的工程師，而無需購買軟體和硬體，也不必擔心維護和部署。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用 Python、R 或零代碼工具編寫高精度的機器學習模型。
  • 利用 Azure 的可用數據集和演算法來訓練和跟蹤機器學習和深度學習模型。
  • 使用 Azure 的互動式工作區協作開發 ML 模型。
  • 從不同的 Azure 支援的 ML 框架中進行選擇，例如 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn。
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Architecting Microsoft Azure Solutions

 14 時間：
該培訓允許代表提高他們的 Microsoft Azure 解決方案設計技能。 在本次培訓之後，學員將瞭解 Azure 服務的特性和功能，以便能夠識別權衡，並做出設計公共雲和混合雲解決方案的決策。 在培訓期間，將定義適當的基礎設施和平台解決方案，以滿足整個解決方案生命週期中所需的功能、操作和部署要求。
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Azure DevOps Fundamentals

 14 時間：
這種以講師為主導的澳門現場（現場或遠端）的現場培訓面向 DevOps 希望利用 Azure DevOps 比傳統開發方法更快地構建和部署優化的企業應用程式的工程師、開發人員和項目經理。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解基本的 DevOps 詞彙和原則。
  • 安裝和配置軟體開發所需的 Azure DevOps 工具。
  • 利用 Azure DevOps 工具和服務不斷適應市場。
  • 在 Azure DevOps 解決方案上構建企業應用程式並評估當前的開發流程。
  • 更高效地管理團隊並縮短軟體部署時間。
  • 在組織內採用 DevOps 開發實踐。
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Azure Machine Learning

 14 時間：
這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）針對希望使用Azure Machine Learning構建用於預測分析的端到端機器學習模型的數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 構建零程式設計經驗的機器學習模型。
  • 使用 Azure Machine Learning 創建預測演算法。
  • 部署生產就緒的機器學習演算法。
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Azure Cloud Security

 7 時間：
這種由講師指導的澳門現場（現場或遠端）現場培訓面向希望保護Azure工作負載的安全管理員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 管理主機安全、網路安全等。
  • 在 Azure 中設置存儲和資料庫安全性。
  • 使用 Azure 資源實施安全監視。
  • 防止對數據和基礎設施的惡意網路攻擊。
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Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)

 21 時間：
此講師指導的 澳門（在線或現場）實時培訓面向希望學習如何在 Microsoft Azure Service Fabric （ASF） 上構建微服務的開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用 ASF 作為構建和管理微服務的平臺。
  • 了解關鍵的微服務程式設計概念和模型。
  • 在 Azure 中創建集群。
  • 在本地或雲中部署微服務。
  • 對即時微服務應用程式進行調試和故障排除。
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Developing Intelligent Bots with Azure

 14 時間：
Azure Bot服務結合了Microsoft Bot Framework和Azure功能的強大功能，可實現智能機器人的快速開發。 在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用Microsoft Azure輕鬆創建智能機器人 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解智能機器人的基礎知識
  • 了解如何使用雲應用程序創建智能機器人
  • 了解如何使用Microsoft Bot Framework，Bot Builder SDK和Azure Bot服務
  • 了解如何使用bot模式設計機器人
  • 使用Microsoft Azure開發他們的第一個智能機器人
聽眾
  • 開發商
  • 愛好者
  • 工程師
  • IT專業人士
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
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Introduction to Azure

 7 時間：
在這個由講師指導的澳門（現場或遠端）現場培訓中，參與者將 學習 Microsoft Azure的基本概念，元件和服務，因為他們逐步創建了示例雲應用程式。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 Microsoft Azure 的基礎知識
  • 瞭解不同的 Azure 工具和服務
  • 瞭解如何使用 Azure 構建雲應用程式
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Programming for IoT with Azure

 14 時間：
Internet of Things (IoT) 是一種網路基礎設施，它以無線方式連接物理對象和軟體應用程式，使它們能夠通過網路通信、雲計算和數據捕獲相互通信並交換數據。Azure 是一套全面的雲服務，它提供了一個物聯網套件，由預配置的解決方案組成，可幫助開發人員加速物聯網項目的開發。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用 Azure 開發物聯網應用程式。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解IoT架構的基礎知識
  • 安裝和配置 Azure IoT 套件
  • 瞭解在物聯網系統程式設計中使用 Azure 的好處
  • 實現各種 Azure IoT 服務（IoT 中心、Functions、流分析、Power BI、Cosmos DB、DocumentDB、IoT 設備 Management）
  • 使用 Azure 構建、測試、部署IoT系統並對其進行故障排除
觀眾
  • 開發人員
  • 工程師
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習
注意
  • 如需申請此課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。
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Kubeflow on Azure

 28 時間：
這種由講師指導的澳門現場培訓（現場或遠端）面向希望將Machine Learning工作負載部署到Azure雲的工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在 Azure 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他所需的軟體。
    • 使用 Azure Kubernetes
  • 服務 （AKS） 簡化在 Azure 上初始化 Kubernetes 群集的工作。
  • 創建和部署 Kubernetes 管道，用於在生產環境中自動執行和管理 ML 模型。
  • 在多個並行運行的 GPU 和機器上訓練和部署 TensorFlow ML 模型。
  • 利用其他 AWS 託管服務來擴展 ML 應用程式。
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MLOps for Azure Machine Learning

 14 時間：
這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）針對希望使用Azure Machine Learning和Azure DevOps來促進MLOps實踐的機器學習工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 構建可重現的工作流和機器學習模型。
  • 管理機器學習生命週期。
  • 跟蹤和報告模型版本歷史記錄、資產等。
  • 在任何地方部署生產就緒的機器學習模型。
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Microsoft Azure Infrastructure and Deployment

 35 時間：
Microsoft Azure 基礎結構和部署
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客戶評論(8)

我很喜欢这个练习的技术方面 - 看到Terraform的实际应用并能够看到在Azure中创建资源的过程非常好。

Brett Hawson - Reach Plc

Course - Terraform on Microsoft Azure

機器翻譯

這完全符合我們的要求，並且內容和練習數量相當均衡，涵蓋了公司中參與的工程師的不同情況。

Arturo Sanchez - INAIT SA

Course - Microsoft Azure Infrastructure and Deployment

機器翻譯

I've got to try out resources that I've never used before.

Daniel - INIT GmbH

Course - Architecting Microsoft Azure Solutions

The Exercises

Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS

Course - Azure Machine Learning (AML)

非常友好和樂於助人

Aktar Hossain - Unit4

Course - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)

機器翻譯

The practical part, I was able to perform exercises and to test the Microsoft Azure features

Alex Bela - Continental Automotive Romania SRL

Course - Programming for IoT with Azure

Practical part and interaction with students

Piotr Madej - EY Global Services (Poland) Sp. z o.o.

Course - Azure DevOps Fundamentals

Learning about Kubernetes.

Felix Bautista - SGS GULF LIMITED ROHQ

Course - Kubernetes on Azure (AKS)

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