MLOps Engineering on AWS

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。
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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

AIN 全智網

AIN 全智網

資安及網路課程專家
4.4
0 學生
111 課程

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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