Four Points by Sheraton Matosinhos

188, Rua Sousa Aroso 188, 4450-286 Matosinhos, Matosinhos, Portugal, 4450-286 Matosinhos

Quer viaje em negócios, lazer ou lazer, o Four Points by Sheraton Matosinhos recebe-o com conforto de quatro estrelas, serviço de excelência e uma localização ideal na cidade. O hotel oferece uma ampla variedade de instalações e serviços, incluindo um business center. A praia de Matosinhos fica a apenas 5 minutos a pé do hotel, perfeita para a prática de surf e outros desportos aquáticos. Sendo uma zona de pesca, os restaurantes locais oferecem-lhe os mais maravilhosos peixes frescos e mariscos para o seu deleite.

Holiday Inn Porto - Gaia

220, Rua Diogo Macedo, 220, Vila Nova de Gaia 4400-107 , Gaia, Portugal

Ideal for your business and leisure visit to Porto / Gaia

Hotel Central Parque

83, Av. Visc. de Barreiros 83, 4470-151 Maia, Maia, Portugal, 4470-151 Maia

Hotel Central Parque **** está localizado no centro da cidade da Maia, pela sua proximidade do Aeroporto Francisco Sá Carneiro, Zona Industrial da Maia, da Exponor Matosinhos, da estação do metro e das principais auto-estradas, torna-se o local ideal para a sua estadia.

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Kubeflow

 35 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
  • Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
Leia mais...

Kubeflow Fundamentals

 28 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
  • Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
  • Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
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Kubeflow on AWS

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning em um servidor AWS EC2. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários na AWS.
  • Use o EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes na AWS.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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Kubeflow on Azure

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning na nuvem do Azure. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
  • Use o Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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Última Atualização:

Declaração de Clientes (1)

Aproveitei a participação no treinamento Kubeflow, que foi realizado remotamente. Esse treinamento me permitiu consolidar meu conhecimento sobre serviços AWS, K8s e todas as ferramentas DevOps relacionadas ao Kubeflow, que são as bases necessárias para abordar o assunto de forma adequada. Gostaria de agradecer Malawski Marcin por sua paciência e profissionalismo no treinamento e nas dicas sobre práticas recomendadas. Malawski aborda o tema sob diferentes ângulos, com diferentes ferramentas de implantação Ansible, EKS kubectl, Terraform. Agora estou definitivamente convencido de que estou entrando na área correta de aplicação.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM

Curso - Kubeflow

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Próximas Formações Provisórias

Kubeflow on Azure

2025-06-16 09:30
28 Horas
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2025-06-30 09:30
28 Horas
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Kubeflow on AWS

2025-07-14 09:30
28 Horas
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Kubeflow on Azure

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Kubeflow Fundamentals

2025-08-11 09:30
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Kubeflow

2025-08-25 09:30
35 Horas
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