Cursos de Kubeflow

Cursos de Kubeflow

Os cursos de treinamento ao vivo Kubeflow , ministrados por instrutores do Kubeflow demonstram, através da prática interativa, como usar o Kubeflow para criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes . Kubeflow treinamento Kubeflow está disponível como "treinamento ao vivo no local" ou "treinamento ao vivo remoto". O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Portugal ou nos centros de treinamento corporativo NobleProg em Portugal . O treinamento remoto ao vivo é realizado por meio de uma área de trabalho remota interativa. NobleProg - Seu provedor de treinamento local

Machine Translated

Declaração de Clientes

★★★★★
★★★★★

Programa de curso Kubeflow

Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
35 horas
Kubeflow é um conjunto de ferramentas para fazer Machine Learning (ML) em Kubernetes fácil, portátil e escalável. AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) é um serviço administrado pela Amazon para executar o Kubernetes no AWS.

Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam construir, implementar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizagem de máquina Kubernetes.

No final do curso, os participantes poderão:

Instale e configure Kubeflow na premisa e na nuvem usando o AWS EKS (Serviço Elástico Kubernetes). Construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho ML com base em Docker contêineres e Kubernetes. Execute todos os tubos de aprendizagem de máquina em várias arquiteturas e ambientes em nuvem. Usando Kubeflow para esfregar e gerenciar notebooks Jupyter. Construa treinamento ML, tuning de hiperparâmetros e servindo cargas de trabalho em várias plataformas.

O formato do curso

Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
28 horas
Kubeflow É um quadro para executar Machine Learning cargas de trabalho em Kubernetes. TensorFlow é uma biblioteca de aprendizagem de máquina e Kubernetes é uma plataforma de orquestração para gerenciar aplicações containerizadas.

Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) destina-se a engenheiros que desejam implantar Machine Learning cargas de trabalho em um servidor AWS EC2.

No final do curso, os participantes poderão:

Instalar e configurar Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no AWS. Use o EKS (Serviço Elástico Kubernetes) para simplificar o trabalho de iniciar um cluster Kubernetes na AWS. Criar e implantar um Kubernetes pipeline para automatizar e gerenciar modelos ML na produção. Treinando e implantando TensorFlow modelos ML em múltiplos GPUs e máquinas que funcionam em paralelo. Livrar outros serviços gerenciados pela AWS para estender uma aplicação ML.

O formato do curso

Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
28 horas
Kubeflow é um quadro para executar Machine Learning cargas de trabalho em Kubernetes. TensorFlow é uma das bibliotecas de aprendizagem de máquina mais populares. Kubernetes é uma plataforma de orquestração para gerenciar aplicações containerizadas.

Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a engenheiros que desejam implantar Machine Learning cargas de trabalho para Azure nuvem.

No final do curso, os participantes poderão:

Instalar e configurar Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários em Azure. Use Azure Kubernetes Serviço (AKS) para simplificar o trabalho de iniciar um Kubernetes cluster em Azure. Criar e implantar um Kubernetes pipeline para automatizar e gerenciar modelos ML na produção. Treinando e implantando TensorFlow modelos ML em múltiplos GPUs e máquinas que funcionam em paralelo. Livrar outros serviços gerenciados pela AWS para estender uma aplicação ML.

O formato do curso

Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
28 horas
Kubeflow é um quadro para executar Machine Learning cargas de trabalho em Kubernetes. TensorFlow é uma das bibliotecas de aprendizagem de máquina mais populares. Kubernetes é uma plataforma de orquestração para gerenciar aplicações containerizadas.

Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a engenheiros que desejam implantar Machine Learning cargas de trabalho para Google Cloud Platform (GCP).

No final do curso, os participantes poderão:

Instalar e configurar Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no GCP e GKE. Use o GKE (Kubernetes Kubernetes Motor) para simplificar o trabalho de iniciar um Kubernetes cluster no GCP. Criar e implantar um Kubernetes pipeline para automatizar e gerenciar modelos ML na produção. Treinando e implementando TensorFlow modelos ML em múltiplos GPUs e máquinas que funcionam em paralelo. Livrar outros serviços GCP para estender uma aplicação ML.

O formato do curso

Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
28 horas
Kubeflow É um quadro para executar Machine Learning cargas de trabalho em Kubernetes. TensorFlow é uma das bibliotecas de aprendizagem de máquina mais populares. Kubernetes é uma plataforma de orquestração para gerenciar aplicações containerizadas.

Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) destina-se a engenheiros que desejam implantar Machine Learning cargas de trabalho para o IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).

No final do curso, os participantes poderão:

Instalar e configurar Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). Use o IKS para simplificar o trabalho de iniciar um Kubernetes cluster na IBM Cloud. Criar e implantar um Kubernetes pipeline para automatizar e gerenciar modelos ML na produção. Treinando e implantando TensorFlow modelos ML em múltiplos GPUs e máquinas que funcionam em paralelo. Leve outros serviços da IBM Cloud para expandir um aplicativo ML.

O formato do curso

Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
28 horas
Kubeflow É um quadro para executar Machine Learning cargas de trabalho em Kubernetes. TensorFlow é uma das bibliotecas de aprendizagem de máquina mais populares. Kubernetes é uma plataforma de orquestração para gerenciar aplicações containerizadas. OpenShift é uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos em nuvem que utiliza Docker contêineres, orquestrada e gerenciada por Kubernetes, com base em Red Hat Enterprise Linux.

Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) destina-se a engenheiros que desejam implantar Machine Learning cargas de trabalho em uma OpenShift on-premise ou nuvem híbrida.

No final do curso, os participantes poderão: A partir de então, a Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Use OpenShift para simplificar o trabalho de iniciar um Kubernetes cluster. Criar e implantar um Kubernetes pipeline para automatizar e gerenciar modelos ML na produção. Treinando e implantando TensorFlow modelos ML em múltiplos GPUs e máquinas que funcionam em paralelo. Chame serviços de nuvem pública (por exemplo, serviços da AWS) de dentro OpenShift para estender uma aplicação ML.

O formato do curso

Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
28 horas
Kubeflow é um conjunto de ferramentas para fazer Machine Learning (ML) em Kubernetes fácil, portátil e escalável.

Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam construir, implementar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizagem de máquina Kubernetes.

No final do curso, os participantes poderão:

Instale e configure Kubeflow na premisa e na nuvem. Construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho ML com base em Docker contêineres e Kubernetes. Execute todos os tubos de aprendizagem de máquina em várias arquiteturas e ambientes em nuvem. Usando Kubeflow para esfregar e gerenciar notebooks Jupyter. Construa treinamento ML, tuning de hiperparâmetros e servindo cargas de trabalho em várias plataformas.

O formato do curso

Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar. Para saber mais sobre Kubeflow, por favor visite: https://github.com/kubeflow/kubeflow

Last Updated:

Próximos Cursos de Kubeflow

Cursos de fim de semana de Kubeflow, Treinamento tardiurno de Kubeflow, Treinamento em grupo de Kubeflow, Kubeflow guiado por instrutor, Treinamento de Kubeflow de fim de semana, Cursos de Kubeflow tardiurnos, coaching de Kubeflow, Instrutor de Kubeflow, Treinador de Kubeflow, Cursos de treinamento de Kubeflow, Aulas de Kubeflow, Kubeflow no local do cliente, Cursos privados de Kubeflow, Treinamento individual de Kubeflow

Ofertas Especiais

Newsletter Ofertas Especiais

Nós respeitamos a privacidade dos seus dados. Nós não vamos repassar ou vender o seu email para outras empresas.
Você sempre poderá editar as suas preferências ou cancelar a sua inscriçāo.

Nossos Clientes

is growing fast!

We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Portugal!

As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

  • delivering training and consultancy Worldwide
  • preparing training materials
  • creating new courses outlines
  • delivering consultancy
  • quality management

At the moment we are focusing on the following areas:

  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
  • SOA, BPM, BPMN
  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
  • R, Python
  • Mobile Development (iOS, Android)
  • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
  • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

To apply, please create your trainer-profile by going to the link below:

Apply now!

This site in other countries/regions