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Corso Microsoft AI-300: Operationalize machine learning and generative AI solutions
AI-300 · Intermediate · AI Engineer / Data Scientist
Progetta e gestisci soluzioni MLOps e GenAIOps su Azure, dalla piattaforma sicura e scalabile al deployment, monitoraggio e ottimizzazione di modelli, applicazioni e agenti generativi.
Formula intensiva4 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameAI-300
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
Consulta la pagina ufficiale Microsoft per eventuali prerequisiti specifici. Il corso è erogato live con docente, con spazio per contestualizzare il livello di ingresso e gli scenari applicativi.
CorsoAI-300 · Operationalize machine learning and generative AI solutions
Chiama
Esame e certificazione di riferimento: AI-300
Microsoft Certified: Machine Learning Operations Engineer Associate e l’esame AI-300 sono il riferimento Microsoft collegato ai temi del corso: un punto chiaro per orientare il tuo percorso di crescita e certificazione.
Scopri il riferimento MicrosoftCorso attivabile su richiesta
Concordiamo insieme la prossima data
Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
Corso attivabile su richiesta
Segnalaci il tuo interesse: verifichiamo disponibilità del docente, formula e prima soluzione utile, senza alcun impegno.
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Riferimento certificativo
Esame e certificazione di riferimento: AI-300 · Machine Learning Operations Engineer Associate
Official title does not include a second "MLOps" token.
AI-300Esame ufficiale Machine Learning Operations Engineer Associate
La certificazione Machine Learning Operations Engineer Associate è il riferimento governato del corso. Il riferimento non implica preparazione completa, esame incluso o conseguimento automatico della credenziale.
Risultati di apprendimento
Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Comprendere e applicare MLOps con Azure Machine Learning.
Comprendere e applicare GenAIOps con Microsoft Foundry.
Comprendere e applicare automazione CI/CD e infrastructure as code.
Comprendere e applicare monitoraggio, valutazione e osservabilità delle soluzioni AI.
È il corso giusto per te se
Il percorso AI-300 è adatto a chi vuole sviluppare competenze Microsoft applicabili nel lavoro
- vuoi approfondire Operationalize machine learning and generative AI solutions;
- lavori o vuoi crescere nell'area Data / AI / Analytics / Database;
- cerchi un corso live con docente per collegare contenuti Microsoft e scenari professionali;
- vuoi orientare le competenze verso Microsoft Certified: Machine Learning Operations Engineer Associate.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Prerequisiti e livello di ingresso
Consulta la pagina ufficiale Microsoft per eventuali prerequisiti specifici. Il corso è erogato live con docente, con spazio per contestualizzare il livello di ingresso e gli scenari applicativi.
Si consiglia la frequenza del seguente corso come prerequisito:
Formazione Microsoft realmente live
Docente, classe e confronto in tempo reale
Il corso viene erogato live con docente e calendario. Concetti, servizi e scenari Microsoft vengono spiegati e contestualizzati durante la lezione, con spazio per domande, confronto e verifica della comprensione.
Materiali e risorse Microsoft supportano il percorso ma non sostituiscono l’esperienza live con il docente.
Spiegazione, dimostrazioni, domande e chiarimenti durante il corso.
Ritmo comune, calendario e confronto con altri partecipanti.
Contenuti tecnici e didattici allineati ai riferimenti ufficiali Microsoft previsti per il corso.
Le competenze vengono collegate a ruoli, processi e scenari di utilizzo reali.
Attività pratiche costruite sugli argomenti del corso e sugli scenari professionali trattati.
Laboratorio pratico Vega Training
Laboratorio pratico AI-300 · Operationalize machine learning and generative AI solutions
Esercitazioni guidate Vega Training per applicare in modo operativo i contenuti del percorso AI-300 · Operationalize machine learning and generative AI solutions.
Esercitazione 1Provisionare risorse AI con infrastructure as code e collegarle a una pipeline CI/CD controllata.
Esercitazione 2Eseguire training, tracking e registrazione di un modello e promuoverlo verso un endpoint governato.
Esercitazione 3Valutare una soluzione generative AI con tracing, metriche e ottimizzazione del retrieval o del prompt.
Le attività pratiche sono progettate da Vega Training e collegate agli obiettivi del corso.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
Percorso live concentrato in giornate consecutive, con docente e ritmo coerente con il programma Microsoft del corso.
- lezioni live con docente
- programma concentrato
- spazio per domande e confronto
- orientamento professionale
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Non soltanto lezioni: il percorso integra didattica live, pratica guidata e assistenza continua. Qui trovi ciò che Vega Training mette concretamente a disposizione per accompagnarti durante la formazione.
Docente e partecipanti collegati in tempo reale, con la possibilità di intervenire e chiedere chiarimenti.
Professionisti selezionati per competenza tecnica e capacità didattica, con le abilitazioni richieste dai vendor.
Ambienti didattici sicuri e collaudati per applicare concretamente quanto affrontato durante le lezioni.
Assistenza sulla piattaforma e sugli ambienti pratici, per lasciare il docente concentrato sulla formazione.
Documentazione, esercitazioni e risorse previste dallo specifico percorso.
Le eventuali lezioni annullate da Vega Training vengono recuperate senza ridurre il monte ore del corso.
Al termine del percorso viene rilasciato l’attestato di partecipazione Vega Training.
Formazione IT dal 2002 Formazione live online dal 2008 Sistema qualità certificato ISO 9001 EA37
FacultyMicrosoftVega Training
Competenza tecnica e capacità didattica
I docenti Vega Training uniscono esperienza tecnica e capacità didattica: durante il corso puoi fare domande, approfondire casi reali e confrontarti sui problemi che incontri nel lavoro.
Diego BergamoDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Mauro GuidoDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Ruggiero LauriaDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Ivan SalvadèDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Carmelo CavalloDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Sebastiano Della PuppaDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Ahmad ElGendiDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Programma completo, organizzato per aree
Prima una visione d’insieme, poi tutto il dettaglio
Apri le singole aree per vedere argomenti, competenze e attività pratiche previste. Il programma ti permette di capire subito cosa affronterai e con quale progressione.
Progettare l'infrastruttura MLOps
- Workspace, compute, data asset e model asset
- Separazione degli ambienti e strategia di deployment
- Identità, accesso e sicurezza della piattaforma
Automatizzare l'infrastruttura AI
- Infrastructure as code con Bicep
- Azure CLI e configurazione ripetibile
- Repository Git e gestione delle configurazioni
Gestire esperimenti e training
- Job di training e tracciamento degli esperimenti
- MLflow per metriche, parametri e artifact
- Compute target e gestione delle dipendenze
Costruire pipeline di machine learning
- Pipeline component e workflow riutilizzabili
- Data preparation, training e validation
- Automazione e riproducibilità del ciclo ML
Gestire modello e deployment
- Registrazione e versioning dei modelli
- Online e batch endpoint
- Strategie di rollout, rollback e gestione delle versioni
Implementare CI/CD per MLOps
- GitHub Actions per build, test e deployment
- Quality gate e promozione tra ambienti
- Automazione del lifecycle del modello
Progettare l'infrastruttura GenAIOps
- Microsoft Foundry e risorse per app e agenti
- Deployment dei modelli generativi e connessioni
- Configurazione sicura di dati, indici e tool
Automatizzare il lifecycle di app e agenti
- Versioning di prompt e configurazioni
- Pipeline di rilascio per applicazioni generative
- Gestione di agenti e dipendenze tra ambienti
Valutare e osservare soluzioni generative
- Dataset e workflow di evaluation
- Groundedness, relevance, coherence e safety metric
- Logging, tracing, latency, throughput e cost monitoring
Ottimizzare RAG e modelli generativi
- Chunking, retrieval strategy e similarity threshold
- Embedding, hybrid search e A/B testing
- Fine-tuning, synthetic data e monitoraggio del modello personalizzato
Attività laboratoriali
- Provisionare risorse AI con infrastructure as code e collegarle a una pipeline CI/CD controllata.
- Eseguire training, tracking e registrazione di un modello e promuoverlo verso un endpoint governato.
- Valutare una soluzione generative AI con tracing, metriche e ottimizzazione del retrieval o del prompt.
Per aziende, enti e team
AI-300 per professionisti e team aziendali
Vega Training può erogare Operationalize machine learning and generative AI solutions in open class o come classe dedicata per team che lavorano su Data / AI / Analytics / Database, concordando calendario e organizzazione con l'azienda.
Inserimento in una data pubblica, con fattura e referente aziendale.
Calendario, coordinamento e condizioni dedicate in base alle esigenze del gruppo.
Modalità organizzative e calendario concordabili, mantenendo programma, obiettivi e qualità didattica del percorsoMicrosoft.
Domande frequenti
Le informazioni utili prima di richiedere il corso
A chi è rivolto il corso AI-300?
Data scientist, machine learning engineer e professionisti DevOps con basi di Python, machine learning e pratiche CI/CD.
Quali prerequisiti sono consigliati?
Consulta la pagina ufficiale Microsoft per eventuali prerequisiti specifici. Il corso è erogato live con docente, con spazio per contestualizzare il livello di ingresso e gli scenari applicativi.
Cosa saprò fare al termine del corso?
Comprendere e applicare MLOps con Azure Machine Learning. Comprendere e applicare GenAIOps con Microsoft Foundry.
Qual è la differenza tra MLOps e GenAIOps nel corso AI-300?
Il percorso applica automazione, versioning, deployment e monitoraggio sia ai modelli machine learning sia ad applicazioni e agenti generative AI.
Sono previste attività pratiche e laboratoriali?
Sì. Esercitazioni guidate Vega Training per applicare in modo operativo i contenuti del percorso AI-300 · Operationalize machine learning and generative AI solutions.
Come si collega il corso al percorso di certificazione?
Le competenze del corso sono collegate all'esame AI-300, riferimento della certificazione Microsoft Certified: Machine Learning Operations Engineer Associate.
Qual è la durata ufficiale del corso?
La durata indicata da Microsoft è di 4 giorni. Le formule disponibili e le prossime date sono riportate nella scheda del corso.
AI-300 include CI/CD e infrastructure as code?
Sì. Include Bicep, Git, GitHub Actions, quality gate, promozione tra ambienti, registrazione dei modelli, endpoint, tracing ed evaluation.
Parliamo del tuo obiettivo
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Scegli il percorso privato oppure aziendale. Il modulo mostra soltanto i campi utili e conserva corso, pagina e contesto della richiesta.
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Privato / professionista
Informazioni per te
Verifichiamo formula, calendario, investimento e idoneità senza obblighi.
Azienda / ente
Informazioni per azienda o ente
Indicaci il contesto essenziale: open class, piano team o classe dedicata.
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