MLOps: CI/CD voor Machine Learning Training Cursus

Deze instructeurgeleide, live training in Nederland (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde ontwikkelaars, automatisatie specialisten en IT-professionals die de aangepaste integraties en meerverstappige automatiseringen in Zapier willen beheersen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Aangepaste Zapier-integraties te maken met behulp van APIs en webhooks.
• Complexere meerverstappige werkstromen te ontwerpen en beheren.
• Geavanceerde automatiseringswerkstromen te optimaliseren en te debuggen.
• Zapier te integreren met eigen of minder gebruikelijke toepassingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op geavanceerde AI/ML ingenieurs, datawetenschappers en tech-innovatoren die AI-mogelijkheden willen integreren in Make workflows om processen te optimaliseren en te automatiseren.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De AI- en machine learning-mogelijkheden in automatisering begrijpen.
• AI/ML-modellen integreren in Make workflows met behulp van APIs.
• Sentimentanalyse, voorspellende modellen en data-gestuurde besluitvorming implementeren.
• AI-gedreven automatiseringsworkflows optimaliseren en schalen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars van gevorderd niveau, systeemintegratoren en technische operationele teams die hun automatisatieprocessen willen verbeteren door externe APIs te integreren met Make.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Het API van Make begrijpen en de functionaliteit ervan uitbreiden.
• Samenwerken met APIs om derdedelijnsapplicaties te integreren.
• Aangepaste verbindingen maken voor niet-ondersteunde applicaties.
• Gevorderde automatisatietechnieken gebruiken met Make en APIs.

Deze instructeurgeleide, live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op professioneel beoefenaren met een tusseniveau die willen leren hoe ze geautomatiseerde werkprocessen met Zapier voor bedrijfsoperaties kunnen creëren en optimaliseren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Efficiënte Zapier werkprocessen ontwerpen en implementeren.
• Meerdere bedrijfsapplicaties integreren voor naadloze automatisering.
• De prestaties van Zaps optimaliseren en veelvoorkomende problemen oplossen.
• Werkprocesautomatisering schalen om aan bedrijfsbehoeften te voldoen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Kubeflow on-premise en in de cloud met behulp van AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
• Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
• Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.

Deze instructeur-ged真的ede, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op ingenieurs die Machine Learning werkbelastingen naar een AWS EC2-server willen implementeren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software te installeren en configureren op AWS.
• EKS (Elastic Kubernetes Service) te gebruiken om het werk van het initialiseren van een Kubernetes-cluster op AWS te vereenvoudigen.
• Een Kubernetes-pijplijn te maken en in te zetten voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
• TensorFlow ML-modellen te trainen en implementeren over meerdere GPUs en machines die parallel lopen.
• Andere AWS-beheerde services te benutten om een ML-toepassing uit te breiden.

Dit instructeurgeleide, live-training (online of on-site) is gericht op ingenieurs die Machine Learning-workloads willen implementeren in de Azure-cloud.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software te installeren en configureren op Azure.
• Azure Kubernetes Service (AKS) te gebruiken om het werk van het initializeren van een Kubernetes-cluster in Azure te vereenvoudigen.
• Een Kubernetes-pijplijn te maken en implementeren voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
• TensorFlow ML-modellen te trainen en implementeren over meerdere GPUs en machines die parallel draaien.
• Andere AWS-beheerde services te gebruiken om een ML-toepassing uit te breiden.

Kubeflow is een open-source platform dat ontworpen is om het bouwen, trainen en implementeren van machine learning workloads op Kubernetes te vergemakkelijken.

Deze instructeurgeleide live training (online of ter plaatse) is gericht op professionals met een beginnend tot gemiddeld niveau die betrouwbare ML-werkstroom willen bouwen met Kubeflow.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers de vaardigheden verwerven om:

• De Kubeflow-ecosysteem en kerncomponenten te navigeren.
• Reproduceerbare werkstroom te bouwen met Kubeflow Pipelines.
• Schaalbare trainingstaak uit te voeren op Kubernetes.
• Machine learning modellen efficiënt te serveren met Kubeflow Serving.

Format van de cursus

• Geleide presentaties en collaboratieve discussies.
• Hands-on labs met echte Kubeflow-componenten.
• Praktische oefeningen om eind-aan-eind ML-werkstroom te bouwen.

Aanpassingsmogelijkheden voor de cursus

• Aangepaste versies van deze training kunnen worden geregeld om in te lijnen met het technologiestap en projectvereisten van uw team.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Kubeflow op locatie en in de cloud.
• Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
• Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
• Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op IT-professionals en automatiseringsingenieurs op tussenniveau die de geavanceerde functies van Make willen meesteren, complexe workflows willen optimaliseren en foutbeheer effectief willen beheren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Geavanceerde functies van Make te gebruiken voor workflowautomatisering.
• Workflows te optimaliseren met behulp van conditionele logica, iterators en foutopsporing.
• Meerder applicaties te integreren voor soepele automatisering.
• Workflows te monitoren en te troubleshooten voor maximale efficiëntie.
• Best practices te implementeren voor het schalen van workflowautomatiseringsoplossingen.

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die verder willen gaan dan het bouwen van ML-modellen en het creatie-, tracking- en implementatieproces van ML-modellen willen optimaliseren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer MLflow en gerelateerde ML-bibliotheken en -frameworks.
• Waardeer het belang van traceerbaarheid, reproduceerbaarheid en inzetbaarheid van een ML-model
• Implementeer ML-modellen in verschillende openbare clouds, platforms of on-premise servers.
• Schaal het ML-implementatieproces zodat meerdere gebruikers aan een project kunnen samenwerken.
• Zet een centraal register op om met ML-modellen te experimenteren, deze te reproduceren en te implementeren.

Deze instructeurgeleide live-training op Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde bedrijfsprofessionals en automatiseringsingenieurs die Zapier en AI-integraties willen benutten om hun bedrijfsprocessen efficiënt te schalen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Complexe automatiseringswerkstromen met behulp van Zapier te ontwerpen en implementeren.
• AI-modellen te integreren in bedrijfsprocessen voor voorspellende inzichten.
• Bedrijfsprocessen te optimaliseren door taken over verschillende platforms te automatiseren.
• Automatiseringswerkstromen te monitoren en te diagnosticeren voor continue verbetering.

Deze instructie-leden training in Nederland (online of op locatie) is gericht op beginners die Zapier willen gebruiken om herhaalde taken te automatiseren en efficiënter te werken, zonder code te schrijven.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De basisprincipes van Zapier en de automatiseringsmogelijkheden begrijpen.
• Zaps instellen en configureren om taken te automatiseren.
• Populaire zakelijke tools integreren met Zapier.
• Geautomatiseerde workflows beheren en optimaliseren.

Deze trainer-led, live training in Nederland (online of ter plekke) is gericht op middelniveau e-commerceprofessionals die willen automatiseren bij het afhandelen van bestellingen, betalingen en klantensupport met Zapier.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Bestelverwerking en -afhandeling te automatiseren.
• Betalingsgegevens te synchroniseren met administratiesystemen.
• Klantensupport te verbeteren door middel van automatisering.
• Marketing- en verkoopwerkstromen te optimaliseren.

Deze trainergeleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op marketeers van middelare niveau die automatisering willen gebruiken om leadgeneratie, e-mailcampagnes en klantvolgsystemen te optimaliseren met Zapier.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De rol van Zapier in marketingautomatisering begrijpen.
• Workflows opzetten om leadgeneratie en -begeleiding te automatiseren.
• Marketingtools zoals CRMs, e-mailplatforms en analysetools integreren.
• Automatiseringsworkflows optimaliseren en oplossen voor maximale efficiëntie.