Progettare soluzioni AI su Azure: Fondamenti di architettura

Le organizzazioni stanno rapidamente integrando l'intelligenza artificiale nelle loro operazioni, ma la costruzione di sistemi AI di successo richiede una solida base architettonica. Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di selezione, progettazione e governance dei servizi AI sulla piattaforma Azure. Passerai dalla comprensione dei concetti cloud di base alla pianificazione sicura di carichi di lavoro AI robusti che si allineano con gli obiettivi aziendali, gli standard di sicurezza e le moderne pratiche di performance. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'AI, i modelli di servizio cloud (SaaS, PaaS, IaaS) e l'ecosistema dei servizi Azure AI. - Scegliere i giusti modelli architettonici, incluse le moderne opzioni di retrieval-augmented generation (RAG) e database vettoriali. - Progettare carichi di lavoro sicuri applicando governance moderna, principi di sicurezza zero-trust e gestione delle identità. - Pianificare pipeline di dati scalabili e strategie di integrazione per i modelli di machine learning. - Esercitarsi a valutare i requisiti aziendali per selezionare risorse cloud convenienti e ad alte prestazioni. - Esplorare i fondamenti di MLOps per garantire l'implementazione, il monitoraggio e la manutenzione continua affidabili dei modelli. Il corso inizia con definizioni fondamentali e confronti tra servizi prima di passare a scenari di progettazione strutturati, modelli di architettura pratici e framework di governance. Attraverso spiegazioni scritte e scenari di progettazione realistici, imparerai a prendere decisioni architettoniche informate. Questo corso è progettato per aspiranti architetti cloud, professionisti IT e principianti della tecnologia che desiderano costruire una solida base nella progettazione di sistemi AI su Azure. Non è richiesta alcuna esperienza precedente in architettura cloud. Inizia a leggere oggi per padroneggiare i fondamenti dell'architettura AI di Azure.