Produktiveinsatz von Machine Learning (MLOps) – IOMIDS

Wie automatisiere ich das Deployment einer Machine Learning Anwendung? Wie organisiere ich den Development Lifecycle, um die Robustheit der Anwendung sicherzustellen? Das  Seminar zeigt Ihnen, wie Sie Softwareentwicklungs-Werkzeuge wie u.a. Versionierung, Pipelines, Development- und Produktionsumgbung, APIs und Container in der Praxis nutzen können, um produktive Anwendungen zu schaffen.

Dauer: 2 Tage

Zielgruppe: Diese Schulung auf fortgeschrittenem Level richtet sich an alle, die Deployment- und Maintenance-Kenntnisse aus der Software-Entwicklung für den Anwendungszweck Machine Learning lernen möchten, um robuste Produktivanwendungen zu entwickeln.

Notwendiges Vorwissen: Grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und in Python sind hilfreich.

Zertifizierung: Die erfolgreiche Teilnahme wird den Teilnehmern zertifiziert.

Ihr Mehrwert: Sie lernen Tools zur Bereitstellung von Software Anwendungen für das maschinelle Lernen zu nutzen. Sie lernen wie Sie gemeinsam im Team über Git-Branching-Modelle die Robustheit und Code-Qualität aufrechterhalten, mit einer modernen Microservices- Architektur umsetzen und Ihre Lösungen im laufenden Betrieb automatisiert integrieren. So werden Sie in die Lage versetzt die Machine-Learning-Lösungen in Ihrem Unternehmen langfristig zu betreuen und zu erweitern.

• Speichern von Modellen
• Versionieren von Modellen und Code
• Git
• Git Branching Modelle
• Issue Boards
• GitLab
• CI/CD Pipelines
• DEV- und PROD-Umgebung (und weitere)
• Microservices
• Containerisierung mit Docker
• APIs für Vorhersage

Event Venue & Nearby Stays

IOMIDS Institute of Machine Intelligence & Data Science, IOMIDS, Waterloo, Canada