Cursos ao vivo de treinamento em Kubeflow, online ou presenciais, conduzidos por instrutores, demonstram, por meio de prática interativa, como utilizar o Kubeflow para criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.
O treinamento em Kubeflow está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo presencial". O treinamento ao vivo online (também conhecido como "treinamento ao vivo remoto") é realizado por meio de um desktop remoto interativo. O treinamento ao vivo presencial pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Gaia ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Gaia.
NobleProg -- Seu Provedor Local de Treinamento
Holiday Inn Porto - Gaia
220, Rua Diogo Macedo, 220, Vila Nova de Gaia 4400-107 , Gaia, Portugal
Do Porto de Metro
Se vier do centro do Porto:
Apanhe a Linha D do Metro (linha amarela) em direção a Vila d’Este.
Saia na estação João de Deus.
A partir de João de Deus, caminhe cerca de 13 minutos até: Rua Diogo Macedo 220, 4400-107 Vila Nova de Gaia.
Da Estação de Comboios de Vila Nova de Gaia
Se por “estação de comboios local” se refere à Vila Nova de Gaia-Devesas:
A morada fica a aproximadamente 12 minutos a pé da estação Vila Nova de Gaia-Devesas, de acordo com as informações sobre a localização do alojamento.
Pode, portanto, ir diretamente a pé até ao alojamento, sem necessidade de apanhar o metro.
Este treinamento prático em Gaia fornece-lhe as habilidades para construir, treinar e servir modelos de machine learning no Kubernetes usando o Kubeflow. Você aprenderá a navegar pelo ecossistema, criar pipelines escaláveis e gerenciar cargas de trabalho prontas para produção com melhores práticas.
Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Gaia (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar o Kubeflow em ambiente on-premise e na nuvem.
Construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de ML baseados em contêineres Docker e Kubernetes.
Executar pipelines completos de aprendizado de máquina em arquiteturas diversas e ambientes em nuvem.
Utilizar o Kubeflow para iniciar e gerenciar notebooks Jupyter.
Construir cargas de trabalho de treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e serviço em múltiplas plataformas.
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