Descrizione del corso
Il corso Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) fornisce agli studenti le conoscenze di base sull’utilizzo di Red Hat OpenShift per lo sviluppo e il deployment di applicazioni AI/ML. Questo corso aiuta gli studenti a sviluppare le competenze di base per l’utilizzo di Red Hat OpenShift AI per l’addestramento, lo sviluppo e il deployment di modelli di machine learning attraverso un’esperienza pratica.
Il corso si basa su Red Hat OpenShift® 4.14 e Red Hat OpenShift AI 2.8
Questo esame fa parte dell’offerta formativa Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI with Exam (AI268). Questa offerta è disponibile con uno sconto del 15% sul prezzo locale consigliato dal produttore fino al 30 settembre 2024. Clicca su Scopri di più per iniziare la procedura d’acquisto dalla pagina dell’offerta formativa e seleziona il corso con il relativo esame per ottenere lo sconto.
Prerequisiti per accedere al corso
Obiettivi del corso
Le aziende raccolgono e archiviano grandi quantità di informazioni da più fonti. Con Red Hat OpenShift AI, le organizzazioni dispongono di una piattaforma pronta per analizzare i dati, visualizzare tendenze e modelli e prevedere i futuri risultati aziendali utilizzando algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di comprendere le basi dell’architettura AI di Red Hat OpenShift. I partecipanti sapranno installare Red Hat OpenShift AI, occuparsi dell’allocazione delle risorse, aggiornare i componenti e gestire gli utenti e le relative autorizzazioni. Saranno in grado anche di addestrare, distribuire e fornire i modelli, nonché utilizzare Red Hat OpenShift AI per applicare le procedure consigliate nel machine learning e nella data science. Infine, i partecipanti sapranno come creare, eseguire, gestire e risolvere i problemi delle pipeline di data science.
Programma del corso
Introduzione a Red Hat OpenShift AI
- Identifica le caratteristiche principali di Red Hat OpenShift AI e descrivi l’architettura e i componenti di Red Hat AI.
Progetti di data science
- Organizza il codice e la configurazione utilizzando progetti di data science, ambienti di lavoro e connessioni dati
Notebook di Jupyter
- Utilizza i notebook di Jupyter per eseguire e testare il codice in modo interattivo
Installazione di Red Hat OpenShift AI
- Installa Red Hat OpenShift AI tramite la console web e la CLI e gestisci i componenti di Red Hat OpenShift AI
Gestione di utenti e risorse
- Gestisci gli utenti di Red Hat OpenShift AI e alloca le risorse per gli ambienti di lavoro
Immagini dei notebook personalizzati
- Crea immagini dei notebook personalizzati e importa un notebook personalizzato tramite la dashboard di Red Hat OpenShift AI
Introduzione al machine learning
- Descrivi i concetti di base del machine learning, i diversi tipi di machine learning e i flussi di lavoro di machine learning
Addestramento dei modelli
- Addestra i modelli utilizzando ambienti di lavoro predefiniti e personalizzati
Ottimizzazione dell’addestramento dei modelli con RHOAI
- Utilizza RHOAI per applicare le procedure consigliate per il machine learning e la data science
Introduzione alla fornitura dei modelli
- Descrivi i concetti e i componenti necessari per esportare, condividere e distribuire modelli di machine learning addestrati
Fornitura dei modelli in Red Hat OpenShift AI
- Fornisci modelli di machine learning addestrati con OpenShift AI
Server con modelli personalizzati
- Esegui il deployment e fornisci modelli di machine learning utilizzando runtime di distribuzione dei modelli personalizzati
Introduzione alle Pipeline di data science
- Crea, esegui, gestisci e risolvi i problemi delle pipeline di data science
Pipeline di Elyra
- Crea una pipeline di data science con Elyra
Pipeline di KubeFlow
- Crea una pipeline di data science con KubeFlow SDK
Il programma del corso è soggetto a modifiche in base alle innovazioni nelle tecnologie e all’evoluzione degli argomenti trattati. Per chiarimenti su obiettivi e specifici argomenti contatta: training@extraordy.com
Dopo il corso
per chi volesse mettere alla prova e certificare le proprie conoscenze è disponibile l’esame EX267
