Курс за обучение по MLOps: CI/CD за Machine Learning

Това обучение с преподавател (онлайн или на място) е предназначено за напреднали разработчици, специалисти по автоматизация и ИТ професионалисти, които искат да овладеят персонализирани интеграции и автоматизации с много стъпки в Zapier.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Създават персонализирани интеграции в Zapier, използвайки API и webhook-ове.
• Проектират и управляват сложни работни процеси с много стъпки.
• Оптимизират и дебъгират напреднали автоматизирани работни процеси.
• Интегрират Zapier с собствени или по-малко разпространени приложения.

Това обучение, водено от преподавател (онлайн или на място), е насочено към средно ниво професионалисти, които искат да създават и оптимизират автоматизираните работни процеси използвайки Zapier за бизнес операции.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират и имплементират ефективни работни процеси с Zapier.
• Интегрират множество бизнес приложения за безшовна автоматизация.
• Оптимизират производителността на Zaps и разрешават общи проблеми.
• Маскират автоматизираните работни процеси, за да отговарят на бизнес нужди.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да изграждат, разгръщат и управляват работни процеси за машинно обучение на Kubernetes.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Kubeflow на място и в облака с помощта на AWS EKS (Elastic Kubernetes услуга).
• Изградете, разположете и управлявайте работни потоци на ML въз основа на Docker контейнери и Kubernetes.
• Изпълнявайте цели тръбопроводи за машинно обучение на различни архитектури и облачни среди.
• Използване на Kubeflow за създаване и управление на преносими компютри Jupyter.
• Изграждане на ML обучение, настройка на хиперпараметри и обслужване на работни натоварвания в множество платформи.

Това живо обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за инженери, които искат да разгърнат задачи за машино-обучение на AWS EC2 сървър.

По края на обучението участниците ще могат:

• Инсталират и конфигурират Kubernetes, Kubeflow и друга необходима софтуера в AWS.
• Използват EKS (Elastic Kubernetes Service) за улесняване на работата по инициализирането на кластър Kubernetes в AWS.
• Създават и разгъват пайплайн на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в продажба.
• Обучават и разгъват TensorFlow ML модели върху няколко GPU и машини, работящи посредством паралелна обработка.
• Използват други управляеми услуги на AWS за разширяване на приложение за машино-обучение.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) в България се насочва към инженери, които искат да изпълняват зарежданета на машинно учение в обlac Azure.

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Kubernetes, Kubeflow и други нужни софтуери в Azure.
• Използват Azure Kubernetes Service (AKS) за улесняване на работата по инициализацията на кластър Kubernetes в Azure.
• Създават и изпълняват pipeline на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в продажба.
• Обучават и разглеждат TensorFlow ML модели през множество GPUs и машини, работещи паралелно.
• Използват други управляеми услуги от AWS за разширение на ML приложение.

Kubeflow е отворен източник платформа, направена за оптимизиране на създаването, обучаването и разграждането на машинно самообучение зареждане в Kubernetes.

Това управляемо обучение (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на ниво начинаещ до среден, които искат да изграждат надежди ML работни потоци с Kubeflow.

След завършването на това обучение, участниците ще придобият уменията да:

• Навигирам в екосистемата Kubeflow и нейните основни компоненти.
• Изграждаме възпроизводими работни потоци с Kubeflow Pipelines.
• Провеждаме масштабиращи се задания за обучение в Kubernetes.
• Разграждаме машинни модели ефективно, използвайки Kubeflow Serving.

Формат на курса

• Ръководени презентации и колаборативни дискусии.
• Практически лаборатории с реални компоненти на Kubeflow.
• Приложни упражнения за изграждане на цели ML работни потоци.

Опции за персонализация на курса

• Персонализирани версии на това обучение могат да бъдат организирани, за да се подобрят според технологичния стек и проектните изисквания на вашата команда.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да изграждат, разгръщат и управляват работни процеси за машинно обучение на Kubernetes.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Kubeflow на място и в облака.
• Изградете, разположете и управлявайте работни потоци на ML въз основа на Docker контейнери и Kubernetes.
• Изпълнявайте цели тръбопроводи за машинно обучение на различни архитектури и облачни среди.
• Използване на Kubeflow за създаване и управление на преносими компютри Jupyter.
• Изграждане на ML обучение, настройка на хиперпараметри и обслужване на работни натоварвания в множество платформи.

Това обучение с инструкторско ръководство в България (онлайн или на място) е предназначено за IT професионалисти с променлив среден ниво и специалисти по автоматизация, които искат да овладят напредналите функции на Make, да оптимизират сложни работни процеси и да управляват грешките ефективно.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Използват напредналите функции на Make за автоматизация на работни процеси.
• Оптимизират работните процеси с условна логика, итератори и обработка на грешки.
• Интегрират множество приложения за безпроблемна автоматизация.
• Наблюдат и отстраняват проблеми в работните процеси за максимална ефективност.
• Прилагат най-добрите практики за масштабиране на решения за автоматизация на работни процеси.

Този инструкторски, живо обучение на място (онлайн или на място) е направено за начинаещи участници, които искат да научат основите на автоматизация на работи и да улеснят своите дневни задачи с Make.

До края на това обучение, участниците ще могат да:

• Създават и управляват работи в Make.
• Интегрират различни приложения в работите.
• Автоматизират прости задачи като синхронизация на данни, известия и управление на файлове.
• Разбират как да използват готови шаблони и да създават персонализирани работи.
• Научат как да отстраняват проблеми и отлагане на грешки в работите.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към маркетингови специалисти със средно ниво, които искат да автоматизират повторящите се задачи, да поддържат ефективно потенциалните клиенти и да оптимизират взаимодействието с клиента чрез автоматизация на работни процеси.

По завершаване на това обучение, участниците ще могат да:

• Използват Make за автоматизация на маркетингови кампании и работни процеси за поддържане на потенциалните клиенти.
• Създават персонализирани карти на клиентски пътеки чрез интегрирани платформи.
• Синхронизират данни между маркетингови инструменти като Mailchimp, HubSpot и социални мрежи.
• Мониторират и анализират автоматизираните работни процеси за оптимизация на производителността на кампаниите.
• Прилагат най-добрите практики за скалируеми стратегии по маркетингова автоматизация.

Това обучение на живо, ръководено от инструктори (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни, които желаят да надхвърлят изграждането на ML модели и да оптимизират процеса на създаване, проследяване и внедряване на ML модели.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте MLflow и свързаните ML библиотеки и рамки.
• Оценете важността на проследимостта, възпроизводимостта и разгръщането на ML модел
• Внедрете ML модели в различни обществени облаци, платформи или локални сървъри.
• Мащабирайте процеса на внедряване на ML, за да поемете множество потребители, които си сътрудничат по проект.
• Настройте централен регистър, за да експериментирате, възпроизвеждате и разгръщате ML модели.

Това обучение с инструктор и в живо режим (онлайн или на място) е предназначено за бизнес професионалисти с напреднал ниво и инженери по автоматизация, които искат да използват Zapier и интеграции с Искусствен Интелект, за да оптимизират и увеличат ефективността на своите операции.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Проектиране и имплементиране на сложни процеси за автоматизация с использование на Zapier.
• Интегриране на модели на Искусствен Интелект в бизнес процесите за предсказателни инсайти.
• Оптимизиране на операциите чрез автоматизация на задачи на различни платформи.
• Мониторинг и отстраняване на проблеми в автоматизираните процеси за непрекъснато подобряване.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или местно) е насочено към професионалисти на начален ниво, които искат да използват Zapier за автоматизиране на повтарящи се задачи и подобряване на ефективността, без нужда от програмиране.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат основите на Zapier и неговите възможности за автоматизация.
• Настройват и конфигурират Zaps за автоматизиране на задачи.
• Интегрират популярни бизнес инструменти с Zapier.
• Управляват и оптимизират автоматизираните бизнес процеси.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за средно ниво е-търговски професионалисти, които искат да автоматизират обработката на поръчки, плащанията и поддръжката на клиентите с помощта на Zapier.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Автоматизират обработката и изпълнението на поръчки.
• Синхронизират данни за плащания с бухгалтерски системи.
• Оптимизират поддръжката на клиентите чрез автоматизация.
• Оптимизират маркетинг и продажби чрез автоматизация.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към маркетингери със среден ниво, които искат да автоматизират генерацията на води, имейл кампаниите и следванията на клиентите, използвайки Zapier.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат ролята на Zapier в автоматизацията на маркетинга.
• Настоят работни процеси за автоматизиране на генерацията на води и техното питане.
• Интегрират маркетингови инструменти като CRM системи, имейл платформи и аналитични инструменти.
• Оптимизират и премахват грешки в автоматизираните работни процеси за максимална ефективност.