Tauchen Sie ein in die dynamische Welt von MLOps und beherrschen Sie die Kunst, Modelle des maschinellen Lernens zum Leben zu erwecken – mit diesem MLOps-Kurs
Mit unserem von Experten geleiteten MLOPS-Schulungsprogramm, das Sie mit den neuesten Kenntnissen über die Bereitstellung und Verwaltung moderner Anwendungen ausstattet. Profitieren Sie von unserem umfangreichen Erfahrungsschatz aus unzähligen Kundenprojekten:
Bei dieser MLOps-Schulung erleben Sie eine ausgewogene Mischung aus Theorie, Live-Demonstrationen und praktischen Übungen.
Erlernen Sie die grundlegenden Prinzipien und Konzepte von MLOps, einschließlich der Integration in die Bereiche DevOps und Machine Learning.
Vertiefen Sie ihr Wissen über die Nutzung spezialisierter Cloud-Plattformen, Datenversionsverwaltung und Feature-Stores sowie in die Erstellung und Verwaltung von ML-Pipelines
Lernen Sie fortgeschrittene MLOps-Tools und -Techniken sowie Methoden für kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) kennen.
In diesem MLOps-Kurs lernen Sie die wesentlichen Prinzipien und Konzepte von MLOps kennen, darunter die Integration in die Bereiche DevOps und Machine Learning, die Verwendung spezialisierter Cloud-Plattformen, die Versionierung von Daten und die Speicherung von Funktionen, die Erstellung und Verwaltung von ML-Pipelines sowie die Bereitstellung und Überwachung von Modellen. Zudem werden Sie fortgeschrittene MLOps-Tools und –Techniken kennenlernen sowie Methoden für kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD)
Praktische Anwendungen, die wir in der MLOps-Schulung behandeln werden:
- 1Implementierung und Verwaltung von ML-Pipelines mit Kubeflow und Apache Airflow.
- 2Nutzung von TensorFlow, DVC, Feast und dbt in praktischen Übungen zur Erstellung und Bereitstellung von ML-Modellen.
- 3Applying monitoring and metrics tools like Hydrosphere, Evidently.ai, and Grafana to track data and concept drift.
- 4Hands-on Aktivitäten zur Modellbereitstellung mit FastAPI, Seldon Core und TensorFlow Serving.
- 5Durchführung von CI/CD-Prozessen mit Tools wie Jenkins, Prefect, Airflow, Rundeck, Kedro, TFX und Kubeflow.
Nach der MLOps-Schulung werden Sie in der Lage sein:
- 1Die Bedeutung von MLOps zu verstehen und anzuwenden.
- 2Machine Learning Konzepte und Umgebungen effektiv zu nutzen.
- 3Datenversionierung und Feature Stores zu implementieren.
- 4ML-Pipelines zu erstellen und zu orchestrieren.
- 5Machine Learning Frameworks wie Scikit-Learn, Keras und TensorFlow zu verwenden.
- 6Modelle mithilfe von fortgeschrittenen Techniken und Tools bereitzustellen und zu überwachen.
- 7CI/CD-Tools und Plattformen in ML-Workflows zu integrieren.
Die MLOps-Schulung ist NICHT für Sie geeignet, wenn…
Das sagen unsere zufriedenen Schulungsteilnehmer
A1 Telekom Austria AG
Reinhard Burgmann Head of Data Ecosystem
Vattenfall
Bernard Benning BA Heat
„Ich habe kürzlich an dem von Ultra Tendency veranstalteten Online-Kafka-Schulungstag von Vattenfall IT teilgenommen und es war eine bereichernde Erfahrung.
Der Trainer, Ahmed, hat die Theorie hinter Kafka fantastisch erklärt, und der Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung war großartig. Die praktischen Programmierübungen waren besonders hilfreich, und ich habe noch nie ein Training mit so vielen interaktiven Beispielen erlebt!
Insgesamt kann ich diese Schulung jedem empfehlen, der seine Kafka-Kenntnisse interaktiv verbessern und wertvolle Fähigkeiten erwerben möchte.“
VP Bank
Eisele PeerLead Architect Head of IT Integration Development
„Die MLOps-Schulung hat unsere Erwartungen übertroffen!
Sie bot eine perfekte Mischung aus einem Überblick, praktischen Kodierungsbeispielen und realen Anwendungsfällen. Der Trainer beantwortete alle Fragen kompetent und passte die Inhalte an die Infrastruktur unseres Unternehmens an.
Diese Schulung vermittelte uns nicht nur Wissen, sondern auch praktische Fähigkeiten, die wir sofort anwenden können.„
Ihre Investition
- Kombination aus Theorie und Praxis mit Live-Demos und Übungen zur aktiven Entwicklung von Fähigkeiten.
- Verstehen Sie die Anwendung von DevOps-Prinzipien bei der Automatisierung des maschinellen Lernlebenszyklus, von der Datenvorbereitung bis zum Modelltraining.
- Lernen Sie, die Komplexität und Herausforderungen bei der Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen in einer Produktionsumgebung effektiv zu bewältigen.
Lernen Sie Ihre MLOps-Schulungsexperten kennen
Marvin Taschenberger
Hudhaifa Ahmed
Senior Lead Big Data Developer Berlin Territory Manager, Ultra Tendency
Matthias Baumann
Erforderliche Hardware und Infrastruktur für Ihr MLOps-Training
- Sie benötigen einen PC oder Mac mit einem Webbrowser und MS Teams.
- Während der Schulung stellen wir Ihnen eine virtuelle Maschine mit den erforderlichen lokalen Abhängigkeiten, Diensten und Root-Zugriffen zur Verfügung.
- Auf dieser VM läuft ein Kubernetes-Cluster, auf dem Sie die Trainingsanweisungen testen und ausführen können.
- Sie können über einen Browser oder SSH auf die Maschine zugreifen, wenn Sie möchten und die Netzwerkbeschränkungen dies zulassen.
