Szkolenie: Wdrażanie modeli AI
Szkolenie Wdrażanie modeli AI to praktyczny kurs dla zaawansowanych, który uczy kompleksowego wdrażania modeli uczenia maszynowego z użyciem FastAPI, Docker, Kubernetes i automatyzacji CICD
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:5 dni (40h)
Kod kursu:DEPLOY/AI
Dostępne terminy szkolenia
Termin:
Trwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług RozwojowychTrener:
Cena:
4950 PLN netto
Lokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenie
online_paymentsTrener:
Tomasz Bocheński
Marcin Rybiński
Cena:
4950 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieDostępne w Bazie Usług Rozwojowychonline_paymentsTrener:
- Tomasz Bocheński
- Marcin Rybiński
Cena:
4950 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieDostępne w Bazie Usług RozwojowychTrener:
Cena:
4950 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneWdrażanie modeli AI
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego wdrażania modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych, obejmując cały proces od implementacji API po automatyzację wdrożeń
Szkolenie uczy stosowania najlepszych praktyk w zakresie konteneryzacji, orkiestracji oraz automatyzacji procesów wdrożeniowych z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi
Szkolenie rozwija umiejętności integracji modeli AI z systemami produkcyjnymi, zapewniając efektywność, skalowalność i bezpieczeństwo wdrożonych rozwiązań
Dla kogo?
Doświadczonych data scientistów oraz programistów z minimum rocznym doświadczeniem w Pythonie, chcących rozwijać kompetencje wdrożeniowe
Specjalistów IT odpowiedzialnych za integrację i utrzymanie modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych
Osób realizujących projekty AI, które chcą poznać praktyczne aspekty wdrażania i automatyzacji procesów
Efekty kształcenia
Uczestnik projektuje i wdraża API dla modeli uczenia maszynowego
Uczestnik konfiguruje i optymalizuje kontenery Docker dla aplikacji AI
Uczestnik wdraża aplikacje na klastrach Kubernetes
Uczestnik automatyzuje procesy wdrożeniowe z użyciem narzędzi CICD
Uczestnik analizuje i rozwiązuje typowe problemy wdrożeniowe modeli AI
Uczestnik testuje i monitoruje wdrożone rozwiązania w środowisku produkcyjnym
Wymagania
Szkolenie nie jest kierowane dla osób początkujących - wymagane co najmniej roczne doświadczenie programistyczne
Dobra znajomość języka Python
Podstawowa znajomość zagadnień sieciowych i protokołu HTTP
Podstawowa znajomość środowiska Linux
Podstawowa znajomość uczenia maszynowego
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Program szkolenia
Autorem szkolenia jest Marcin Rybiński
Machine Learning Engineer w Brainly. Zajmuje się rozwijaniem, wdrażaniem, monitorowaniem i utrzymywaniem algorytmów uczenia maszynowego do różnych zastosowań w branży edutech. Specjalizuje i rozwija się w zagadnieniach MLOps, związanych z wdrażaniem oraz utrzymywaniem rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję.
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
