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AWS - MLOps Engineering on AWS

Webinar - PC-COLLEGE Training GmbH - Institut für IT-Training

Der Kurs AWS - MLOps Engineering on AWS (MLOE) baut auf der in der Softwareentwicklung vorherrschenden DevOps-Praxis auf und erweitert sie, um Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu erstellen, ...
Termin Ort Preis*
19.05.2025- 21.05.2025 online 2.374,05 €
02.06.2025- 04.06.2025 online 2.374,05 €
21.07.2025- 23.07.2025 online 2.374,05 €
08.09.2025- 10.09.2025 online 2.374,05 €
06.10.2025- 08.10.2025 online 2.374,05 €

Alle Termine anzeigen

*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
Einführung in MLOps
- Operationen des maschinellen Lernens
- Ziele von MLOps
- Kommunikation
- Von DevOps zu MLOps
- ML-Arbeitsablauf
- Umfang
- MLOps-Sicht auf den ML-Workflow
- MLOps-Fälle
MLOps-Entwicklung
- Einführung in das Erstellen, Trainieren und Bewerten von Modellen für maschinelles Lernen
- MLOps-Sicherheit
- Automatisieren
- Apache Airflow
- Kubernetes-Integration für MLOps
- Amazon SageMaker für MLOps
- Bringen Sie Ihren eigenen Algorithmus in eine MLOps-Pipeline ein
- Amazon SageMaker
- Einführung in das Erstellen, Trainieren und Bewerten von Modellen für maschinelles Lernen
- Code und Bereitstellung Ihres ML-Modells mit AWS CodeBuild
- Das Arbeitsbuch zum MLOps-Aktionsplan
MLOps-Bereitstellung
- Einführung in die Bereitstellungsvorgänge
- Modell-Paketierung
- Inferenz
- Einsetzen des Modells in der Produktion
- SageMaker Produktionsvarianten
- Strategien für den Einsatz
- Einsatz an der Grenze
- Durchführen von A/B-Tests
- MLOps-Aktionsplan Arbeitsbuch
Modellüberwachung und Betrieb
- Fehlersuche in Ihrer Pipeline
- Die Bedeutung der Überwachung
- Überwachung durch Design
- Überwachen Sie Ihr ML-Modell
- Human-in-the-loop
- Amazon SageMaker Modell-Monitor
- Amazon SageMaker Pipelines, Model Monitor, Model Registry und Feature Store
- Lösen des Problems/der Probleme
- Das MLOps Action Plan Workbook
Nachbereitung
- Nachbearbeitung der MLOps-Aktionsplan-Arbeitsmappe
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:
Siehe Beschreibung und Inhalt.
Teilnahmevoraussetzungen:
Erforderlich:
- AWS Technical Essentials (AWSE)
- DevOps Engineering on AWS (AWSDEVOPS)
- Practical Data Science with Amazon SageMaker (PDSASM)


Zusätzlich Empfohlen:
- The Elements of Data Science (digitaler Kurs) oder gleichwertige Erfahrung
- Machine Learning Terminology and Process (digitaler Kurs)
Material:
Im Preis enthalten sind: Technische Beratung, Kursmaterial und Schulungszertifikat.
Förderung:
Bildungsscheck, andere auf Anfrage
Zielgruppe:
Siehe Beschreibung und Inhalt.
Seminarkennung:
AWR250602FL-ONL
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