Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267)

 

Résumé du cours

Une introduction au développement et au déploiement d’applications AI/ML sur Red Hat OpenShift AI.

Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) fournit aux étudiants les connaissances fondamentales sur l’utilisation de Red Hat OpenShift pour développer et déployer des applications AI/ML. Ce cours aide les étudiants à acquérir des compétences essentielles pour utiliser Red Hat OpenShift AI afin d’entraîner, développer et déployer des modèles de machine learning à travers des exercices pratiques.

Ce cours se base sur Red Hat OpenShift® 4.14 et Red Hat OpenShift AI 2.8.

Moyens Pédagogiques :
  • Quiz pré-formation de vérification des connaissances (si applicable)
  • Réalisation de la formation par un formateur agréé par l’éditeur
  • Formation réalisable en présentiel ou en distanciel
  • Mise à disposition de labs distants/plateforme de lab pour chacun des participants (si applicable à la formation)
  • Distribution de supports de cours officiels en langue anglaise pour chacun des participants
    • Il est nécessaire d'avoir une connaissance de l'anglais technique écrit pour la compréhension des supports de cours
Moyens d'évaluation :
  • Quiz pré-formation de vérification des connaissances (si applicable)
  • Évaluations formatives pendant la formation, à travers les travaux pratiques réalisés sur les labs à l’issue de chaque module, QCM, mises en situation…
  • Complétion par chaque participant d’un questionnaire et/ou questionnaire de positionnement en amont et à l’issue de la formation pour validation de l’acquisition des compétences

A qui s'adresse cette formation

  • Data scientists et praticiens de l’IA qui veulent utiliser Red Hat OpenShift AI pour construire et entraîner des modèles ML
  • Développeurs qui veulent créer et intégrer des applications AI/ML
  • Développeurs, data scientists et praticiens de l’IA qui veulent automatiser leurs workflows ML
  • MLOps engineers responsables de l’opérationnalisation du cycle de vie ML sur Red Hat OpenShift AI

Pré-requis

Objectifs

[bImpact on the Organization[/b] Les organisations collectent et stockent d’énormes quantités d’informations provenant de multiples sources. Avec Red Hat OpenShift AI, elles disposent d’une plateforme prête à analyser les données, visualiser les tendances et patterns, et prédire les résultats futurs grâce aux algorithmes de machine learning et d’intelligence artificielle.

Impact on the Individual À l’issue de ce cours, vous comprendrez les fondations de l’architecture Red Hat OpenShift AI. Vous serez capable d’installer Red Hat OpenShift AI, de gérer les allocations de ressources, de mettre à jour les composants et de gérer les utilisateurs ainsi que leurs permissions. Vous serez également capable d’entraîner, déployer et servir des modèles, y compris comment utiliser Red Hat OpenShift AI pour appliquer les bonnes pratiques en machine learning et data science. Enfin, vous serez capable de définir et configurer des data science pipelines avec Red Hat OpenShift AI.

Suite de parcours

Contenu

Course Content Summary

  • Introduction to Red Hat OpenShift AI
  • Data Science Projects
  • Jupyter Notebooks
  • Red Hat OpenShift AI Installation
  • Users and Resources Management
  • Custom Notebook Images
  • Introduction to Machine Learning
  • Training Models
  • Enhancing Model Training with RHOAI
  • Introduction to Model Serving
  • Model Serving in Red Hat OpenShift AI
  • Introduction to Data Science Pipelines
  • Working with Pipelines
  • Controlling Pipelines and Experiments

Prix & Delivery methods

Formation en ligne

Durée
4 jours

Prix
  • 2 805,– €
Formation en salle équipée

Durée
3 jours

Prix
  • France : 2 805,– €
E-Learning

Subscription duration
90 jours

Prix
  • France : 2 384,– €

Actuellement aucune session planifiée