MLOps Trainingen in Maastricht

Deze door een instructeur geleide, live training in Maastricht (online of onsite) is bedoeld voor AI-engineers en datawetenschappers op advanced niveau met tussenliggende tot geavanceerde ervaring die de modelprestaties willen verbeteren, de latentie willen minimaliseren en AI-oplossingen efficiënt willen implementeren met behulp van moderne praktijken.

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

• DeepSeek modellen optimaliseren op efficiency, nauwkeurigheid en schaalbaarheid.
• Best practices implementeren voor MLOps en modelversioning.
• DeepSeek modellen implementeren op cloud- en on-premise infrastructuur.
• AI-oplossingen effectief te monitoren, onderhouden en opschalen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Maastricht (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-geleide, live training in Maastricht (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die Machine Learning workloads willen implementeren op een AWS EC2-server.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software op AWS.
• Gebruik EKS (Elastic Kubernetes Service) om het initialiseren van een Kubernetes-cluster op AWS te vereenvoudigen.
• Maak en implementeer een Kubernetes-pijplijn voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
• Train en implementeer TensorFlow ML-modellen over meerdere GPU's en machines die parallel draaien.
• Maak gebruik van andere door AWS beheerde services om een ML-applicatie uit te breiden.

Deze door een instructeur geleide, live training in Maastricht (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die Machine Learning workloads willen implementeren in de Azure-cloud.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software op Azure.
• Gebruik Azure Kubernetes Service (AKS) om het werk van het initialiseren van een Kubernetes-cluster op Azure te vereenvoudigen.
• Maak en implementeer een Kubernetes-pijplijn voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
• Train en implementeer TensorFlow ML-modellen over meerdere GPU's en machines die parallel draaien.
• Maak gebruik van andere door AWS beheerde services om een ML-applicatie uit te breiden.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Maastricht (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 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 live training onder leiding van een instructeur in Maastricht (online of ter plaatse) is bedoeld voor ingenieurs die de vandaag de beschikbare benaderingen en hulpmiddelen willen evalueren om een intelligente beslissing te nemen over de weg voorwaarts bij de invoering van MLOps binnen hun organisatie.

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

• Installeer en configureer verschillende MLOps frameworks en tools.
• Stel het juiste soort team samen met de juiste vaardigheden voor het bouwen en ondersteunen van een MLOps systeem.
• Gegevens voorbereiden, valideren en versieren voor gebruik door ML-modellen.
• Begrijp de componenten van een ML-pijplijn en de tools die nodig zijn om er een te bouwen.
• Experimenteer met verschillende machine learning-frameworks en -servers voor implementatie in productie.
• Operationaliseer het hele Machine Learning proces zodat het reproduceerbaar en onderhoudbaar is.

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor machine learning-ingenieurs die Azure Machine Learning en Azure DevOps willen gebruiken om MLOps praktijken te vergemakkelijken.

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

• Bouw reproduceerbare workflows en machine learning-modellen.
• Beheer de levenscyclus van machine learning.
• Volg en rapporteer de versiegeschiedenis van modellen, activa en meer.
• Implementeer machine learning-modellen die klaar zijn voor productie, waar u ook bent.