關於課程
限企業包班,請洽service@ainetwork-training.com 或 Line:@ainetwork
時數與費用
時數: 3 天
費用:NT$ 42000
點數:11
課程特色
- Explain the benefits of MLOps
- Compare and contrast DevOps and MLOps
- Evaluate the security and governance requirements for an ML use case and describe possible solutions and mitigation strategies
- Set up experimentation for MLOps with Amazon SageMaker
考試資訊
備註事項
我將會學到?
- 本課程以軟體開發中普遍存在的 DevOps 實務為建立基礎並加以擴展,以建立、訓練和部署機器學習 (ML)模型。本課程強調資料、模型和程式碼對於成功的機器學習 (ML) 部署的重要性。課程中將展現在處理與資料工程師、資料科學家、軟體開發人員和維運人員之間的交接相關的挑戰時, 如何使用工具、自動化、程序和團隊合作。還會討論在生產中模型預測開始偏離商定的關鍵績效指標時,如何使用工具和程序來監控並採取行動。
教材包含有
- 原廠教材
需具備條件
- AWS Technical Essentials course (classroom or digital)
- DevOps Engineering on AWS course, or equivalent experience
- Practical Data Science with Amazon SageMaker course, or equivalent experience
目標對象
- 開發人員
- 解決方案架構師
- 資料工程師
- 想了解使用 ML 管道的所有人
課程內容
講師

資安及網路課程專家以網路,資安,人工智慧為主的國際培訓顧問機構
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