Speaker

Dr. Damir Dobric

Dr. Damir Dobric

daenet GmbH - ACP Digital, Microsoft Regional Director, Azure+IoT MVP

daenet GmbH - ACP Digital, Microsoft Regional Director, Azure MVP

Frankfurt am Main, Germany

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Area of Expertise

  • Information & Communications Technology

Topics

  • cloud
  • Cloud Computing
  • ai
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Sessions

Azure best practices - Architecting complex solutions with heavy loads en de

ML and AI are undoubtedly becoming increasingly important. However, integrating ML/AI into software is not an easy task. Most projects in this context are prototyped in Python. However, a real solution has numerous requirements that go beyond the scope of an experimental application. ML.NET is a viable approach that also has its limits.
In this talk, you will learn how to implement real projects using Microsoft Machine Learning .NET frameworks. And not only that. We will show how a proper architecture of such a solution is created step by step. You will first learn how ML.NET works. Next, we show how "heavy workloads" such as ML training process can be implemented why technologies such as Docker can sometimes be surprisingly unhelpful here and how such "limits" can be circumvented using Azure Batch Service. That's not all. The prediction part of such an application can also make your web-hosted web application go haywire.
This is an advanced talk with lots of demos and insights into the world of ML.NET and Microsoft Azure. Even if your topic is not necessarily ML, this talk will teach you how to design and run heavy-load solutions in Azure.

Azure best practices - Architecting complex solutions with heavy loads en de

ML und KI werden ohne Zweifel immer wichtiger. Die Integration von ML/AI in die Software ist jedoch keine leichte Aufgabe. Die meisten Projekte in diesem Zusammenhang werden prototypisch in Python umgesetzt. Allerdings, eine fertige Software Lösung stellt zahlreichen Anforderungen, die die Rahmen einer experimentellen Anwendung sprengen. ML.NET ist ein gangbarer Weg, der auch an die Grenzen stößt. 

In diesem Vortrag lernen Sie, wie die wahren Projekte mit der Verwendung von Microsoft Machine Learning .NET-Frameworks umgesetzt werden. Und nicht nur das. Wir zeigen, wie eine richtige Architektur von einer solchen Lösung Schritt für Schritt entsteht. Sie lernen wie „heavy-workloads“ wie z.B. ML Training Prozess umgesetzt werden kann, warum die Technologien wie Docker manchmal überraschend wenig hilfreich sein können. Aber, es gibt auch andere Wege wie z.B. Azure Batch Service die solche „Limits“ aufweichen können. Das ist nicht alles. Auch Prediction Teil von einer solchen Anwendung kann Ihre Web-gehostete Webanwendung zum Verzweifeln bringen. 

Dies ist ein fortgeschrittener Vortrag mit vielen Demos und Einblicken in die Welt von ML und Microsoft Azure. Auch wenn Sie nicht unbedingt ML als Thema haben, lernen Sie in diesem Vortrag wie schwergewichtige Lösungen in Azure konzipiert und betrieben werden.

Running .NET in containers on Azure and the Edge en de

The cloud-native market is continuously evolving. While it feels like yesterday when the first docker containers were executed and Kubernetes took over the world, the following innovations are right ahead. This session targets mainly but not only .NET developers who design, develop and operate professional enterprise solutions. You will learn how to package your .NET code to the container and how to execute it locally on Azure and the Edge. In many demos you will learn about Docker, Azure Container Registry and Azure Container Instances, which are core technologies for various serverless container hosts like Kubernetes on Azure, Service Fabric and Azure Container Apps.

Mastering .NET in Containers en de

Der Cloud-Native-Markt entwickelt sich ständig weiter. Während es sich anfühlt, als wäre es gestern gewesen, als die ersten Docker-Container ausgeführt wurden und Kubernetes die Welt eroberte, stehen die folgenden Innovationen unmittelbar bevor. Diese Session richtet sich hauptsächlich, aber nicht nur, an .NET-Entwickler und Architekten die professionelle Unternehmenslösungen entwerfen, entwickeln und betreiben. Sie werden lernen, wie Sie Ihren .NET-Code in den Container verpacken und wie dieser auf Azure und Edge ausführt werden kann. In vielen Demos lernen Sie Docker, Azure Container Registry und Azure Container Instances kennen, die Kerntechnologien für verschiedene serverlose Container-Hosts wie Kubernetes on Azure, Service Fabric und Azure Container Apps sind.

Building modern Cloud APIs with Rate Limitation en de

Nowadays, it should not be software without a standard API that helps to grow the ecosystem around the application powered by the API. But how do your API limit the number of requests according to the purchased license? Or how to throttle a number of requests to prevent DoS attacks? This session will help you to learn how to enrich your modern API with a Rate Limitation feature.
With the help of many demos, it will be first explained how the API Key authentication can be integrated into your REST API. Next, the Rate Limitation will be explained, and it will be shown how this can be implemented using ASP.NET 7.0.
This session is designed for software architects, developers and low-(no)-code developers.

Moderne Cloud APIs mit Rate-Limitierung und Drösselung en de

Heutzutage sollte es keine Software ohne eine Standard-API geben, die im Sinne von Plattform-Ökonomie den Wachstum des Ökosystems rund um Ihre Lösung ermöglicht.
Eine von Herausforderungen ist unter anderem, wie begrenzt Ihre API die Anzahl der Anfragen entsprechend der erworbenen Lizenz? Oder wie drosselt man die Anzahl der Anfragen, um DoS-Angriffe zu verhindern?
In dieser Session lernen Sie, wie ein API mit dem Rate-Limiter aus .NET 7.0 angereichert werden kann, um diese Anforderungen zu erfüllen.
Anhand vieler Demos wird zunächst erklärt, wie die API Key Authentifizierung in Ihre REST API integriert werden kann. Anschließend wird der Rate-Limiter erklärt.
Diese Session richtet sich an Softwarearchitekten, Entwickler sowie Low(no)-code-Entwickler.

Einführung in Azure Open-AI und Generative KI de

Azure OpenAI Service bietet Unternehmen und Entwicklern leistungsstarke vortränierte KI-Modelle, die in Produktionsmaßstäben betrieben werden. Diese Session ist eine Einführung in die Welt von Azure OpenAI. Die Teilnehmer lernen über die verschiedenen beindrückende Technologien (Machine Leraning, Deep Learning und Natural Language Processing) und Ansätze, die verwendet werden, um hochmoderne KI-Systeme zu entwickeln.
Insgesamt bietet diese Session eine umfassende Einführung in Welt von OpenAI und ist für Architekten, Entwickler, Forscher und alle KI-Neugirige konzipiert.

Azure Open AI for professional Enterprise Developers en

Artificial Intelligence is rapidly transforming the tech industry and soon society too. Fortunately, Azure and .NET have emerged as leading Cloud, AI and IoT development platforms. As a professional enterprise developer, you can leverage the amazing Azure's Open AI capabilities to build intelligent applications that can help solve new kinds of problems.

In this demo-powered session, we'll demonstrate how .NET developers can use Azure Open AI to build applications that cannot be implemented by using common development approaches. We'll start with an overview of Azure's Open AI capabilities and how they can be used with any programming language, not only. NET. Then, we'll dive into many demos of how to build intelligent applications using Azure cognitive services, such as OpenAI.

This session is designed for Software Architects, Developers and all other software engineers, who build and want to build applications with Large Learning Models.

Building intelligent applications with Large Language Models and Semantic Kernel en de

Artificial Intelligence is rapidly transforming the tech industry and soon society too. Azure and .NET have emerged as leading Cloud, AI and IoT development platforms. As a professional enterprise developer, you can leverage the amazing Azure's Open AI capabilities to build intelligent applications that can help solve new kinds of problems.
In this demo-powered session, we'll demonstrate how .NET and any other developers can use Microsoft Semantic-Kernel to leverage Azure OpenAI and build applications that cannot be implemented by using common development approaches. We'll start with an overview of Azure's Open AI capabilities and how they can be used with any programming language, not only. NET. Then, we'll deep dive into Semantic Kernel and demonstrate how to build intelligent applications.

This session is created for Software Architects, Developers and all other software engineers who build and want to build applications with Large Language Models.

Azure OpenAI und Semantic Kernel für Softwareentwickler en de

Künstliche Intelligenz verändert die Technologiebranche rapide und bald auch die Gesellschaft. Azure und .NET haben sich als führende Cloud-, AI- und IoT-Entwicklungsplattformen etabliert. Als professioneller Enterprise-Entwickler können Sie die beeindruckenden Open-AI-Fähigkeiten von Azure nutzen, um intelligente Anwendungen zu erstellen, die bei der Lösung neuer Arten von Problemen helfen können.

In dieser Demo-Session zeigen wir, wie .NET und andere Entwickler das neue Microsoft Semantic-Kernel nutzen können, um Azure OpenAI einzusetzen und Anwendungen zu entwickeln, die mit herkömmlichen Entwicklungsansätzen nicht implementiert werden können. Wir beginnen mit einem Überblick über Azures Open-AI-Fähigkeiten und wie sie mit jeder Programmiersprache, nicht nur .NET, verwendet werden können. Anschließend tauchen wir tief in Semantic Kernel ein und zeigen, wie man intelligente Anwendungen entwickelt.

Diese Session richtet sich an Softwarearchitekten, Entwickler und alle anderen Softwareingenieure, die Anwendungen mit populären Sprachmodellen implementieren möchten.

Custom Copilots and Task orchestration with Microsoft Semantic Kernel and Gen AI en de

Artificial Intelligence has a tremendous impact on technology and society. Microsoft Azure and .NET have already established themselves as leading cloud, AI, and IoT platforms in this field. With the help of the "Semantic Kernel," professional developers can now harness the incredible capabilities of large language models. This demo-based session will explain how .NET and other developers can use Microsoft Semantic Kernel to leverage Azure OpenAI models for implementing novel intelligent applications. We will demonstrate how custom copilots and task orchestration can be implemented by using this amazing technology.

This session is designed for software architects, developers, and any other software engineers interested in implementing applications with Generative AI.

Custom Copilots und Prozess Orchestrierung mit Microsoft Semantic Kernel und Gen AI en de

Künstliche Intelligenz hat enormen Einfluss auf die Technologie und Gesellschaft. Microsoft Azure und .NET haben sich bereits in diesem Bereich als ein von führenden Plattformen für Cloud-, KI- und IoT etabliert. Mit Hilfe von „Semantic Kernel“, könen jetzt die professionelle Entwickler die erstaunlichen Fähigkeiten von Large Language Modellen nutzen. In dieser Demo-basierten Session erkären wir, wie .NET und andere Entwickler mit Hilfe von Microsoft Semantic-Kernel die Azure OpenAI Modelle nutzen können, um neuartige intelligente Anwendungen zu implementieren. Wir yeigen wie Custom-Copilots und Prozess-Orchestrierung mit Hilfe von dieser technologie umgesetzt werden kann.

Diese Session ist für Softwarearchitekten, Entwickler und alle anderen Softwareingenieure konzipiert, die Anwendungen mit Generative AI umsetzen möchten.

Masterclass: Deep dive into Azure OpenAI and Semantic Kernel en de

Artificial Intelligence has a tremendous impact on technology and society. Microsoft Azure and .NET have already established themselves as leading cloud, AI, and IoT platforms in this field. With the help of the "Semantic Kernel," professional developers can now harness the incredible capabilities of large language models. This demo-based session will explain how .NET and other developers can use Microsoft Semantic Kernel to leverage Azure OpenAI models for implementing novel intelligent applications. Utilizing this remarkable technology, we will illustrate how custom copilots and task orchestration can be implemented.
You will learn how to create plugins that extend the cognitive capabilities of a Generative AI by incorporating custom code.

This session is designed for software architects, developers, and any other software engineers interested in implementing applications with Generative AI.

Masterclass: Deep dive in Azure OpenAI und Semantic Kernel (halbtags workshop) en de

Künstliche Intelligenz hat einen enormen Einfluss auf Technologie und Gesellschaft. Microsoft Azure und .NET haben sich bereits als führende Plattformen für Cloud, KI und das Internet der Dinge in diesem Bereich etabliert. Mit Hilfe des "Semantic Kernel" können professionelle Entwickler nun die unglaublichen Fähigkeiten großer Sprachmodelle nutzen. Diese demo-powered Session zeigt, wie .NET und andere Entwickler den Microsoft Semantic Kernel verwenden können, um Azure OpenAI-Modelle für die Umsetzung neuartiger intelligenter Anwendungen zu nutzen. Unter Verwendung dieser bemerkenswerten Technologie werden wir zeigen, wie benutzerdefinierte Co-Pilots und Aufgabenorchestrierung implementiert werden können.
Sie werden lernen, wie Sie Plugins erstellen, die die kognitiven Fähigkeiten eines generativen KI-Modells durch die Integration von custom-code Code erweitern.

Diese Session richtet sich an Softwarearchitekten, Entwickler und alle anderen Softwareingenieure, die Interesse daran haben, Anwendungen mit Generativer KI umzusetzen.

Building Smart Agents and Custom Copilots with GenAI and Semantic Kernel en

GenAI is undoubtedly becoming increasingly important. However, building intelligent applications and integrating AI into software is not an easy task. Real-life solutions have numerous requirements that go beyond the scope of an experimental application built for Data Science purposes or simply playing around with prompts.

In this demo-driven session, you will learn how to build AI agents integrated into applications of any type. You will see many demos in .NET/C# that demonstrate building GenAI applications capable of running almost anywhere and on any OS. Even if C# is not your primary language, feel invited to learn about concepts like Agents and Plugins, which will help you build your custom copilots.

We will start with core topics such as tokens, completions, cosine similarity, embeddings, and different model types and then combine them to build custom copilots using Azure OpenAI, Azure Open AI and Semantic Kernel. Once you understand how everything works, you will be able to teach existing models to perform tasks they usually cannot do.

This session is a technical presentation designed for developers, architects, and technical decision-makers.

Master Class: Architecting and Development of Custom Copilots en de

As a professional enterprise architect or developer, you are required to build new applications that leverage amazing Large Language Models.
In this master class, we will demystify how LLMs and GenAI work. We will start with the basics and deep dive into token generation, vector similarity, embeddings, different model types, building plugins and agents, and more. We'll demonstrate how .NET developers and developers from other backgrounds can build AI agents that run intelligent code in any application through numerous demos.

You will also learn about Microsoft's Semantic Kernel and how to build applications and powerful backends that integrate AI into the Azure platform.

This power class is designed for software architects, developers, and all other software engineers who build or want to build new kinds of applications powered by large language models and Microsoft Azure.

Master Class: Architecting and Development of Custom Copilots en de

Als professioneller Architekt oder Software Entwickler sind Sie gefordert, neue Anwendungen zu entwickeln, die Large Labguage Modelle (LLM) nutzen.
In dieser Master-Class erklären wir zuerst, wie LLMs und GenAI unter der Haube funktionieren. Wir beginnen mit den Grundlagen und tauchen tief ein in die Themen wie Token-Generierung, Vector-Similarity, Embeddings, verschiedene Modelltypen, Plugins, Agents und vieles mehr. Wir werden demonstrieren, wie .NET-Entwickler und Entwickler aus anderen Bereichen AI-Agents erstellen können, die intelligenten Code in jeder Anwendung über zahlreiche Demos ausführen.

Sie lernen auch über Microsofts Semantic Kernel und wie Sie Anwendungen und mächtige Backends erstellen können, die AI in die Azure-Plattform integrieren.

Diese Master-Class ist konzipiert für professionelle Softwarearchitekten und Entwickler.

Modern Serverless Applications with Azure Durable Functions, ACI and Docker en

In the modern world of digital transformation and the increasing popularity of cloud technology, almost every single application becomes part of a more complex distributed system. With the help of Serverless services, some parts of applications can be implemented more easily and efficiently.
In this session, you will learn how to implement and operate long-running applications using Azure Functions. You will learn about developing and monitoring long-running applications useful for integration scenarios.

This deep-dive session demonstrates how durable functions can be used to implement various complex scenarios. You will learn about orchestrations, actor models and durable entities. Moreover, you will also learn how to deploy and monitor long-running processes composed in Docker containers and operated in the Azure Container registry.

This session focuses on software architects and developers with the goal of designing and implementing modern applications with cloud technologies. Demos in this session include lessons learned and best practices from real customer projects.

Coding Workflows beyond limits of Hyperautomation – Best of Azure Durable Functions and Actor Model en de

In the modern world of digital transformation and the increasing popularity of cloud technology, almost every single application becomes part of a more complex distributed system. This fact increasingly demands the use of long-running workflows, state management and integration of systems. In this session you will learn how to use Azure Durable Functions to implement workflows with Actor Programming Model.
This session is aimed at software architects and developers who are designing and developing workflows and integration solutions for Microsoft Azure.
The demos in this session include lessons learned and best practices from real enterprise customer projects.

Coding Workflows beyond limits of Hyperautomation – Best of Azure Durable Functions und Actor Model en de

In der modernen Welt der digitalen Transformation und der zunehmenden Beliebtheit der Cloud-Technologie wird fast jede einzelne Anwendung Teil eines komplexeren verteilten Systems. Diese Tatsache erfordert zunehmend den Einsatz von langlaufenden Workflows, Zustandsverwaltung und Integration von Systemen. In dieser Session lernen Sie, wie Sie Azure Durable Functions nutzen können, um Workflows mit dem Actor Programming Model zu implementieren.
Diese Session richtet sich an Softwarearchitekten und Entwickler, die Workflows und Integrationslösungen für Microsoft Azure entwerfen und entwickeln.

Die Demos in dieser Session beinhalten Lessons Learned und Best Practices aus echten Enterprise-Kundenprojekten.

Advanced Technology Days 15 Sessionize Event

December 2019 Zagreb, Croatia

Dr. Damir Dobric

daenet GmbH - ACP Digital, Microsoft Regional Director, Azure+IoT MVP

Frankfurt am Main, Germany

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