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Kurs: Produktiveinsatz von Machine Learning (MLOps)

Mit modernsten CI/CD- und MLOps-Methoden zur produktiven Machine Learning Anwendung

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.

Auf einen Blick

Kursbeschreibung

Dauer:
2 Tage

Teilnehmerkreis:
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.

Datenbasierte Anwendungen sind heute nicht mehr aus unserem Alltag wegzudenken. Egal, ob beim gemütlichen Netflix-Abend, bei einer Google-Suche oder bei einer Amazon-Bestellung – die von den Anwendungen vorgeschlagenen Ergebnisse beruhen auf Daten, die von selbstlernenden Algorithmen verarbeitet und mir der Zeit immer besser werden.

Doch wie schaffen es die Großen, ihre Machine-Learning-Algorithmen produktiv so gut einzusetzen, wo andere scheitern? Die Herausforderung liegt in der Kombination zweier Bereiche, die viel zu oft getrennt behandelt werden – den datenbasierten Algorithmen und der klassischen Software-Entwicklung. Die Erkenntnis, wie wichtig die Kombination der beiden Bereiche ist, hat zu dem Aufkommen des Feldes Machine Learning Operations (MLOps) geführt.

Das Seminar startet mit der Vorstellung eines trainierten neuronalen Netzes, das für die Produktion zum Einsatz kommen soll. Anschließend wird gezeigt, wie man mit einem Issue Board und sinnvollem Git Branching die Teamarbeit während des Development-Prozesses übersichtlich und transparent gestaltet wird. Ebenso werden Versionierungsprinzipien und die wichtigsten Git-Befehle vorgestellt, die während des Kurses benötigt werden. Nach einem kurzen Exkurs über die Wichtigkeit von verschiedenen Umgebungen, legen wir eine Entwicklungs- und Produktivumgebung an, auf denen wir die verschiedenen Entwicklungsschritte verdeutlichen werden. Das Ziel ist am Ende eigene Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)-Pipelines anzulegen und somit den gesamten Development Lifecycle durchgespielt zu haben.

Neben dem Code werden wir auch die Gewichte trainierter Modelle speichern und versionieren. Es werden Best Practices für die Integration von Machine-Learning-Modellen vorgestellt. Im Zuge dessen behandeln wird Microservices, APIs und Containerisierung als wichtige Konzepte.

Der Fokus des Seminars ist sehr stark auf die praktische Umsetzung des Gelernten ausgerichtet. Schrittweise wird theoretisches Wissen mit Praxisbeispielen verdeutlicht und praxisnah direkt umgesetzt. Dabei wird im Vorfeld genügend Zeit für die Beantwortung von aufkommenden Fragen reserviert.

Das Seminar verfolgt das Ziel, Sie möglichst gut auf die Umsetzung von produktiven Softwarelösungen vorzubereiten. Im Zuge unseres „Customised Learning“- Ansatzes erhalten Sie die Möglichkeit, bereits vor Seminarbeginn dem Dozenten Ihre individuelle Fragestellung zu schicken, die anschließend im Kurs diskutiert wird.

Programm:

  • 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

Buchen ohne Risiko: Als Verbraucher können Sie innerhalb von 14 Tagen nach der Buchung jederzeit kostenfrei Ihre Teilnahme stornieren, solange Sie über zwei Wochen vor Kursbeginn buchen. Sichern Sie sich jetzt Ihren Platz!


Customised Learning

Vor Kursbeginn können alle Teilnehmendem dem Dozenten Ihre Interessensschwerpunkte und Vorkenntnisse mitteilen. Der Kurs wird anschließend bestmöglich an die Gruppe angepasst.


Üben an Echtdaten

Sie führen Übungen an realen Daten durch und lernen so Ihr Wissen in der Praxis anzuwenden.


eLearning

In unseren Kursen kommt das IOMIDS eLearning zum Einsatz. Interaktives Quiz-Voting sorgt für hohen Lernerfolg.


Hochkarätige Dozenten

Unsere Dozenten haben eine fundierte akademische Ausbildung. Alle Dozenten arbeiten aktuell in Data-Science-Positionen und bringen so den neusten Stand aus der Praxis mit.


Präsenzkurse

Unsere Präsenzkurse bieten deutlich höhere Motivation und bessere Lernerfolge als Online-Kurse. Individuelle Fragen zu bisherigen Erfahrungen werden beantwortet, und Teilnehmer können sich mit anderen Data Scientists vernetzen.


Zertifizierung

Für alle Kurse gibt es Teilnahmezertifikate bzw. bei Kursen mit Prüfungsblöcken ein Zertifikat über das erfolgreiche Bestehen. Zertifikate werden zweisprachig auf Deutsch und Englisch ausgestellt.

Was ist im Preis enthalten?

Der Preis beinhaltet die Schulung inkl. der Unterlagen zur Vorlesung sowie natürlich auch Getränke und das Mittagessen.

Wird ein eigener Laptop benötigt?

Ja, bitte bringen Sie Ihren Laptop mit. Für die Installation der notwendigen Software sind Administratorrechte notwendig. iPads oder Android-Tablets sind leider ungeeignet.

Kann dieser Kurs auch als Inhouse-Schulung durchgeführt werden?

Selbstverständlich. Wenn Sie mehrere Mitarbeiter schulen möchten, machen wir Ihnen gerne ein Angebot für eine Inhouse-Schulung in Python. Bitte nehmen Sie für ein unverbindliches Angebot Kontakt auf.

Ich möchte eine spezielle Aufgabe in meinem Unternehmen lösen, und bin nicht sicher, ob der Kurs mir hier hilft.

Alle Kurse von IOMIDS verfolgen einen Customised Learning-Ansatz: vor Beginn des Kurses erhält jeder Teilnehmer die Möglichkeit, dem Dozenten seine Interessenschwerpunkte und Vorkenntnisse mitzuteilen, sodass der Kurs bestmöglich auf die jeweilige Gruppe ausgerichtet werden kann. Viele Fragestellungen sind auch für andere Teilnehmende interessant, sodass die Chance groß ist, auch Ihre spezielle Fragestellung im Kurs bearbeiten zu können. Wenn Sie ganz sicher sein möchten, können Sie auch gerne im Vorhinen bei uns anfragen, ob Ihre Fragestellung sich unterbringen lässt.

Wird die notwendige Software im Kurs gestellt oder entstehen Lizenzkosten?

Die eingesetzte Software ist kostenfrei erhältlich. Mit der Teilnahme am Kurs entstehen also keinerlei Zusatzkosten für die Software.

Kurstermine

Mainz, 01.–02. Juli 2021

Veranstaltungsort: Mainz

Termin: Donnerstag 01. Juli 2021 und Freitag 02. Juli 2021, jeweils 10:00 – 17:00 Uhr

Kurssprache: Deutsch

Kosten: 1390 € zzgl. MwSt.

Early-Bird-Preis: 1390 €1190 € zzgl. MwSt. bei Buchung bis zum 20.05.2021.

Der Rabatt wird nach der Buchung bei Rechnungsstellung abgezogen.

Verfügbarkeit: noch Plätze frei


Frankfurt, 09.–10. November 2021

Veranstaltungsort: Frankfurt

Termin: Dienstag 09. November 2021 und Mittwoch 10. November 2021, jeweils 10:00 – 17:00 Uhe

Kurssprache: Deutsch

Kosten: 1390 € zzgl. MwSt.

Early-Bird-Preis: 1390 €1190 € zzgl. MwSt. bei Buchung bis zum 28.09.2021.

Der Rabatt wird nach der Buchung bei Rechnungsstellung abgezogen.

Verfügbarkeit: noch Plätze frei


Haben Sie Fragen?


Kontaktieren Sie mich hier oder rufen Sie an: 06131 464 95 96. Ich helfe gerne weiter.

Tamara Noll IOMIDS
Tamara Noll
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Übersicht Data Science und KI Schulungen

Schulungen 2021
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