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Building Production-Ready AI Systems

Microsoft Reactor に参加し、開発者とライブで交流する

AI と最新のテクノロジを使い始める準備はできましたか? Microsoft Reactor は、開発者、起業家、スタートアップ企業が AI テクノロジなどを構築するのに役立つイベント、トレーニング、コミュニティ リソースを提供します。 ご参加ください。

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Building Production-Ready AI Systems

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トピック: AI アプリケーション

言語: 英語

  • このシリーズのイベント:
  • 3

Join this 3-part series, Building Production-Ready AI Systems: Security, Evaluation, Data Platforms, and Developer Productivity, designed for developers ready to take AI solutions to production.

Across the series, you’ll explore how to build secure and reliable AI systems, implement evaluation and fine-tuning strategies, and leverage modern data engineering with Microsoft Fabric to power scalable AI applications.

Perfect for anyone looking to move from experimentation to real-world, production-ready AI.

今後のイベント

以下のイベントをクリックして詳細を確認し、個々のイベントに登録してください。

常時 - 協定世界時

8月

26

水曜日

2026

Modern Data Engineering for AI Applications with Microsoft Fabric

12:30 午前 - 1:30 午前 (UTC)

AI applications depend on scalable and reliable data platforms. This session explores how Microsoft Fabric enables modern data engineering workflows through lakehouse architecture, data ingestion, orchestration, Spark-based processing, analytics, and governance. Attendees will learn how to build strong data foundations to support analytics, machine learning, and generative AI workloads. Key takeaways: Modern lakehouse architecture Building scalable data pipelines Spark and Fabric integration Data engineering best practices for AI workloads

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トピック: AI アプリケーション

言語: 英語

詳細

9月

25

金曜日

2026

AI-Powered Developer Productivity with GitHub Copilot and VS Code

12:30 午前 - 1:30 午前 (UTC)

AI-assisted development is transforming how engineers build and maintain software. This session showcases practical workflows using GitHub Copilot and VS Code, covering code generation, debugging, testing, documentation, and productivity techniques you can apply in your day-to-day work. Attendees will learn how to enhance their development process with AI while maintaining efficiency, quality, and responsible practices. Key takeaways: Effective prompting for software development AI-assisted debugging and testing Developer productivity workflows Responsible AI usage practices

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トピック: AI アプリケーション

言語: 英語

詳細

講演者

  • Nutan Sahoo

    • Applied Scientist

    Microsoft

  • Rachel Wagner-Kaiser, Ph.D.

    • Director, Data Scientist

    KPMG

  • Advitya Gemawat

    • Machine Learning Engineer 2 – Windows

    Microsoft

  • Debjyoti Paul

    • Applied Scientist

    Amazon

  • Kriti Faujdar

    • Senior Product Manager, Microsoft Security AI Research

    Microsoft

このシリーズの過去のイベント

常時 - 協定世界時

7月

24

金曜日

2026

Production-Ready AI Systems: Security, Evaluation & Data Platforms

12:30 午前 - 1:30 午前 (UTC)

Modern AI systems require more than powerful models—they require security, evaluation, governance, and continuous improvement. This session combines lessons from production AI agent security with real-world LLM evaluation and fine-tuning workflows. Topics may include prompt injection, tool abuse, memory poisoning, defense-in-depth architectures, custom evaluation frameworks, Azure OpenAI fine- tuning, and practical engineering lessons learned from deploying AI-powered systems. Key Takeaways: Understand security challenges in AI agents Learn practical defense patterns for production AI Explore LLM evaluation methodologies Understand fine-tuning workflows using Azure OpenAI Apply production engineering best practices to AI systems

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トピック: AI アプリケーション

言語: 英語

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このシリーズの過去のイベント

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7月

24

金曜日

2026

Production-Ready AI Systems: Security, Evaluation & Data Platforms

12:30 午前 - 1:30 午前 (UTC)

Modern AI systems require more than powerful models—they require security, evaluation, governance, and continuous improvement. This session combines lessons from production AI agent security with real-world LLM evaluation and fine-tuning workflows. Topics may include prompt injection, tool abuse, memory poisoning, defense-in-depth architectures, custom evaluation frameworks, Azure OpenAI fine- tuning, and practical engineering lessons learned from deploying AI-powered systems. Key Takeaways: Understand security challenges in AI agents Learn practical defense patterns for production AI Explore LLM evaluation methodologies Understand fine-tuning workflows using Azure OpenAI Apply production engineering best practices to AI systems

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