This course prepares learners to operationalise machine learning and generative ai solutions using microsoft azure, aligned to the requirements of the ai-300 exam. It focuses on building robust, scalable, and secure ai systems in production environments, combining machine learning operations and generative ai operations into a unified aiops approach.

Learners will gain the practical skills needed to deploy, monitor, govern, and optimise both traditional machine learning models and generative ai applications. The course emphasises real-world operational workflows, enabling organisations to transition from experimentation to enterprise-scale ai delivery with confidence.

Prerequisites

Learners should have:

experience with python programming
working knowledge of azure machine learning
experience deploying and maintaining machine learning models
familiarity with generative ai development concepts and tools such as microsoft foundry
understanding of devops practices including source control and ci/cd
experience with tools such as github actions and command-line interfaces

Tareget audience

This course is designed for professionals responsible for deploying and managing ai systems in production environments, including:

ai engineers
machine learning engineers
data scientists with operational responsibilities
devops and platform engineers supporting ai workloads

Makine Öğrenmesi ve Üretken Yapay Zekâ Çözümlerini Operasyonelleştirme Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Neler Öğreneceksiniz

By the end of this course, learners will be able to:

design and implement mlops and genaiops workflows on azure
deploy and manage machine learning models in production environments
operationalise generative ai applications and agents
implement monitoring, observability, and governance for ai systems
optimise performance, cost, and reliability of ai solutions
apply security and compliance best practices across the ai lifecycle

Eğitim İçeriği

Module 1: introduction to ai operations on azure

This module introduces the principles of aiops, combining mlops and genaiops into a unified operational framework.

understanding aiops concepts and lifecycle
differences between experimentation and production ai
overview of azure ai services and architecture
introduction to azure machine learning and microsoft foundry
defining operational requirements for ai solutions

Module 2: setting up infrastructure for ai workloads

This module focuses on preparing the infrastructure required to support scalable ai operations.

provisioning azure machine learning workspaces
configuring compute resources and environments
managing data storage and access
implementing identity and access management
setting up networking and security controls

Module 3: implementing mlops workflows

This module covers the deployment and lifecycle management of machine learning models.

versioning datasets, models, and code
building automated training pipelines
deploying models to endpoints
implementing ci/cd for machine learning
managing model lifecycle and updates

Module 4: operationalising generative ai solutions

This module focuses on deploying and managing generative ai applications and agents.

deploying generative ai models using microsoft foundry
building and managing ai agents
integrating generative ai into applications
managing prompts, embeddings, and vector stores
evaluating generative ai outputs and performance

Module 5: monitoring and observability

This module explores how to monitor ai systems in production to ensure reliability and performance.

implementing logging and telemetry
monitoring model performance and drift
tracking generative ai usage and outputs
setting up alerts and dashboards
troubleshooting production issues

Module 6: governance and responsible ai

This module focuses on governance frameworks and responsible ai practices.

implementing responsible ai principles
managing compliance and regulatory requirements
auditing ai systems and decision-making processes
managing data privacy and security
applying governance policies across ai workloads

Module 7: optimisation and scaling

This module teaches how to improve performance, cost-efficiency, and scalability of ai systems.

optimising model performance and latency
scaling infrastructure for high-demand workloads
cost management strategies for ai services
optimising generative ai usage and responses
implementing caching and efficiency techniques

Module 8: end-to-end ai solution lifecycle

This module consolidates learning by examining the full lifecycle of ai solutions in production.

designing end-to-end ai pipelines
integrating mlops and genaiops workflows
managing continuous improvement cycles
case study: productionising an ai solution on azure
preparing for the ai-300 exam

Exams and assessment.

This course aligns directly with the requirements of exam ai-300: operationalizing machine learning and generative ai solution but the exam is not included in the course.

Hands-on learning

This course includes:

Guided demonstrations of Azure AI services in action
Interactive exercises using Microsoft Learn modules
Practical examples of building simple AI applications and agents
Instructor-led walkthroughs to support real-world understanding

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

Makine Öğrenmesi ve Üretken Yapay Zekâ Çözümlerini Operasyonelleştirme Azerbaijan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Azerbaijan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Operationalize machine learning and generative AI solutions Azerbaijan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Operationalize machine learning and generative AI solutions Azerbaijan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Azerbaijan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.