Kurzusleírás

Bevezetés a Microsoft Azure-ba

  • Az Azure szolgáltatások és a felhőalapú számítás áttekintése
  • Az Azure előfizetés és környezet beállítása
  • Az erőforráscsoportok, a virtuális gépek és a hálózatok megértése

Eseményvezérelt és szerver nélküli architektúrák létrehozása

  • Bevezetés az Azure Functions-ba és a szerver nélküli számításba
  • Eseményvezérelt alkalmazások létrehozása az Azure Event Grid és Service Bus segítségével
  • Szerver nélküli API-k és munkafolyamatok fejlesztése

Database-ok kezelése és tárolás az Azure-ban

  • Az Azure Storage (Blob, Table, Queue, File) felfedezése
  • Azure SQL Database és a Cosmos DB kezelése
  • A tárolási megoldások integrálása a felhőalkalmazásokba

Webalkalmazások üzembe helyezése az Azure-ban

  • Az Azure App Service és az üzembehelyezési modellek megértése
  • Konténeres alkalmazások létrehozása és üzembe helyezése a Docker segítségével
  • Webalkalmazások skálázása a Kubernetes és az Azure Container Instances segítségével

AI és Machine Learning integrálása a felhőalkalmazásokba

  • Bevezetés az Azure AI-ba és a Cognitive Services-be
  • Azure Machine Learning Studio használata modellek fejlesztésére
  • Számítógépes látás és természetes nyelvfeldolgozás implementálása

DevOps és CI/CD az Azure-ban

  • CI/CD folyamatok beállítása az Azure DevOps segítségével
  • Az infrastruktúra kódként kezelése a Terraform és a Bicep segítségével
  • Alkalmazások monitorozása és naplózása az Azure Monitor segítségével

Fejlesztés fokozása a GitHub Copilot segítségével

  • Bevezetés a GitHub Copilot-ba és az AI-alapú kódolási segítségbe
  • Copilot használata felhőalkalmazás kódjának írásához, hibakereséséhez és optimalizálásához
  • Legjobb gyakorlatok az AI-alapú kódolás kihasználásához a felhőfejlesztésben

Záró projekt: AI-alapú felhőalkalmazás létrehozása

  • Skálázható AI felhő megoldás tervezése
  • Az alkalmazás fejlesztése és üzembe helyezése
  • A teljesítmény, a biztonság és a monitorozás optimalizálása

Összefoglaló és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a felhő számítástechnikai fogalmakról
  • Tapasztalat legalább egy programozási nyelvvel (Python, JavaScript vagy C# előnyben)
  • Ismeretek a webalkalmazás-fejlesztésről és az adatbázisokról

Célközönség

  • Felhőfejlesztők és szoftvermérnökök
  • AI szakemberek és adattudósok, akik érdeklődnek a felhő alapú AI integráció iránt
  • IT szakemberek és DevOps mérnökök
 35 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák