MLOps: CI/CD dla Machine Learning - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych programistów, specjalistów ds. automatyzacji i profesjonalistów IT, którzy chcą opanować niestandardowe integracje i automatyzacje wieloetapowe w Zapier.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć niestandardowe integracje Zapier przy użyciu API i webhooków.
• Projektować i zarządzać złożonymi, wieloetapowymi przepływami pracy.
• Optymalizować i debugować zaawansowane przepływy automatyzacji.
• Integrować Zapier z własnymi lub mniej popularnymi aplikacjami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów AI/ML, naukowców zajmujących się danymi oraz innowatorów technologicznych, którzy chcą zintegrować możliwości AI z przepływami pracy w Make, aby optymalizować i automatyzować procesy.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć możliwości AI i uczenia maszynowego w automatyzacji.
• Integrować modele AI/ML z przepływami pracy w Make za pomocą API.
• Wdrażać analizę sentymentu, modelowanie predykcyjne i podejmowanie decyzji opartych na danych.
• Optymalizować i skalować przepływy pracy napędzane AI.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce (online lub stacjonarne) jest skierowane do zaawansowanych programistów, integratorów systemów i zespołów operacyjnych technicznych, którzy chcą rozszerzyć swoje procesy automatyzacji poprzez integrację zewnętrznych API z Make.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć API Make i jak rozszerzać jego funkcjonalność.
• Pracować z API w celu integracji aplikacji trzecich stron.
• Tworzyć niestandardowe łączniki dla nieobsługiwanych aplikacji.
• Używać zaawansowanych technik automatyzacji z Make i API.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą tworzyć i optymalizować zautomatyzowane procesy za pomocą Zapiera w celu usprawnienia operacji biznesowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i wdrażać efektywne procesy w Zapierze.
• Integrować wiele aplikacji biznesowych w celu płynnej automatyzacji.
• Optymalizować wydajność Zapów i rozwiązywać typowe problemy.
• Skalować automatyzację procesów, aby sprostać potrzebom biznesowym.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamianie całych potoków uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarny) jest skierowany do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia Machine Learning na serwerze AWS EC2.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow i inne wymagane oprogramowanie na AWS.
• Używać EKS (Elastic Kubernetes Service), aby uprościć pracę z inicjowaniem klastra Kubernetes na AWS.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w środowisku produkcyjnym.
• Trenować i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS, aby rozszerzyć aplikację ML.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą wdrażać obciążenia związane z uczeniem maszynowym w chmurze Azure.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne niezbędne oprogramowanie na platformie Azure.
• Wykorzystać usługę Azure Kubernetes Service (AKS) w celu uproszczenia inicjalizacji klastra Kubernetes na platformie Azure.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes w celu automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Szkolić i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS do rozszerzania aplikacji ML.

Kubeflow to platforma open-source zaprojektowana w celu usprawnienia budowania, trenowania i wdrażania obciążeń związanych z uczeniem maszynowym na Kubernetes.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym i średniozaawansowanym, którzy chcą budować niezawodne przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym przy użyciu Kubeflow.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy zdobędą umiejętności:

• Poruszania się po ekosystemie Kubeflow i jego podstawowych komponentach.
• Tworzenia powtarzalnych przepływów pracy za pomocą Kubeflow Pipelines.
• Uruchamiania skalowalnych zadań treningowych na Kubernetes.
• Efektywnego serwowania modeli uczenia maszynowego przy użyciu Kubeflow Serving.

Format kursu

• Prezentacje z przewodnikiem i dyskusje grupowe.
• Praktyczne laboratoria z rzeczywistymi komponentami Kubeflow.
• Ćwiczenia praktyczne budujące kompleksowe przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym.

Opcje dostosowania kursu

• Można zorganizować dostosowane wersje tego szkolenia, aby dostosować je do stosowanej technologii i wymagań projektowych Twojego zespołu.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zawodowców IT i inżynierów automatyzacji na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą opanować zaawansowane funkcje Make, optymalizować złożone przepływy pracy oraz skutecznie zarządzać błędami.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykorzystywać zaawansowane funkcje Make do automatyzacji przepływów pracy.
• Optymalizować przepływy pracy za pomocą logiki warunkowej, iteratorów oraz obsługi błędów.
• Integrować wiele aplikacji dla płynnej automatyzacji.
• Monitorować i diagnostykować przepływy pracy dla maksymalnej efektywności.
• Wdrażać najlepsze praktyki do skalowania rozwiązań automatyzacji przepływów pracy.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykroczyć poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
• Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzalności i wdrażalności modelu ML.
• Wdraża modele ML w różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
• Skalować proces wdrażania ML, aby dostosować go do wielu użytkowników współpracujących przy projekcie.
• Ustawić centralny rejestr do eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli ML.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów biznesowych oraz inżynierów automatyzacji, którzy chcą wykorzystać integrację Zapier i AI do efektywnego skalowania operacji.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i wdrażać złożone przepływy pracy automatyzacji za pomocą Zapier.
• Integrować modele AI w procesach biznesowych w celu uzyskania predykcyjnych wniosków.
• Optymalizować operacje poprzez automatyzację zadań na wielu platformach.
• Monitorować i rozwiązywać problemy w zautomatyzowanych przepływach pracy w celu ciągłego doskonalenia.

Ten kurs prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowany do profesjonalistów na poziomie początkującym, którzy chcą korzystać z Zapiera do automatyzacji powtarzalnych zadań i poprawy efektywności bez kodowania.

Na końcu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Zapiera i jego możliwości automatyzacji.
• Skonfigurować i ustawiać Zaps do automatyzacji zadań.
• Integrować popularne narzędzia biznesowe z Zapierem.
• Zarządzać i optymalizować przepływy pracy automatyzowane.

Ta szkolenia prowadzona przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowana do profesjonalistów e-handlu o poziomie średnim, którzy chcą zautomatyzować przetwarzanie zamówień, płatności i wsparcie klienta przy użyciu Zapiera.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zautomatyzować przetwarzanie i realizację zamówień.
• zsynchronizować dane płatności z systemami księgowymi.
• poprawić wsparcie klienta za pomocą automatyzacji.
• zoptymalizować przepływy pracy marketingowe i sprzedażowe.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do marketerów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zautomatyzować generowanie leadów, kampanie e-mailowe i follow-upy z klientami przy użyciu Zapier.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę Zapier w automatyzacji marketingu.
• Skonfigurować przepływy pracy do automatyzacji generowania i pielęgnacji leadów.
• Integrować narzędzia marketingowe, takie jak CRM, platformy e-mailowe i narzędzia analityczne.
• Optymalizować i rozwiązywać problemy z przepływami automatyzacji dla maksymalnej efektywności.