AI253

Creating Machine Learning Models with Python and Red Hat OpenShift AI

Überblick

Kursbeschreibung

Eine Einführung in die Python-Programmierung, in Machine Learning-Konzepte und in die Verwendung von Red Hat OpenShift AI zum Trainieren von ML-Modellen.

Python ist eine beliebte Programmiersprache, die von Systemadmins, Data Scientists und Entwicklungsteams verwendet wird, um Anwendungen zu erstellen, statistische Analysen durchzuführen und KI/ML-Modelle zu trainieren. Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Sprache Python und vermittelt den Teilnehmenden grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens sowie die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens. Die Teilnehmenden erwerben in diesem Kurs wichtige Kompetenzen für die Verwendung von Red Hat OpenShift AI zum Trainieren von ML-Modellen (Machine Learning) und erlernen mithilfe praktischer Übungen die Best Practices beim Trainieren von Modellen.

Dieser Kurs basiert auf Python 3, RHEL 9.0, Red Hat OpenShift® 4.14 und Red Hat OpenShift AI 2.8.

Hinweis: Dieser Kurs wird als 4-tägige Präsenzschulung oder als 5-tägiger virtueller Kurs angeboten. Die Dauer kann je nach Bereitstellung variieren. Wählen Sie im Menü auf der rechten Seite Ihren Standort aus und klicken Sie auf „Mehr erfahren“, um die vollständigen Kursdetails, Termine und Preise anzeigen zu lassen.

Übersicht über den Kursinhalt

  • Grundlagen der Syntax, Funktionen und Datentypen von Python
  • Debuggen von Python-Skripts mit dem Python-Debugger (pdb)
  • Python-Datenstrukturen wie Dictionaries, Sets, Tupel und Listen für die Arbeit mit zusammengesetzten Daten
  • Objektorientiertes Programmieren in Python und Handhaben von Ausnahmen
  • Lesen und Schreiben von Dateien in Python und Parsen von JSON-Daten
  • Bearbeiten von Text mit leistungsstarken regulären Ausdrücken in Python
  • Effizientes Strukturieren umfangreicher Python-Programme mithilfe von Modulen und Namespaces
  • Einführung in Machine Learning
  • Trainieren von Modellen
  • Verbessertes Modelltraining mit RHOAI

Zielgruppe

  • Data Scientists und KI-Fachkräfte, die Red Hat OpenShift AI zum Erstellen und Trainieren von ML-Modellen verwenden möchten
  • Entwicklungsteams, die KI/ML-fähige Anwendungen entwickeln und integrieren möchten
  • MLOps Engineers, die für die Installation, Konfiguration, Bereitstellung und Überwachung von KI/ML-Anwendungen auf Red Hat OpenShift AI verantwortlich sind

Empfohlenes Training

Technische Voraussetzungen

  • Ein ILT-Kurs (Instructor Led Training) ist nicht verfügbar

Inhalt

Kursinhalte

Einen Überblick über Python gewinnen und die Entwicklungsumgebung einrichten

Grundlegende Python-Syntax
Grundlegende Syntax und Semantik von Python erkunden
Sprachkomponenten
Grundlegende Kontrollflussfunktionen und Operatoren verstehen
Collections
Programme schreiben, die zusammengesetzte Daten mithilfe von Listen, Sets, Tupel und Wörterbüchern bearbeiten
Funktionen
Eigene Programme in zusammensetzbare Funktionen zerlegen
Module
Code für Flexibilität und Wiederverwendung mit Modulen organisieren
Klassen in Python
Object Oriented Programming (OOP) mit Klassen und Objekten kennenlernen
Ausnahmen
Laufzeitfehler mithilfe von Ausnahmen handhaben
Eingabe und Ausgabe
Programme implementieren, die Dateien lesen und schreiben
Datenstrukturen
Erweiterte Datenstrukturen wie Generatoren und Comprehensions nutzen, um Boilerplate-Code zu reduzieren
Parsen von JSON
JSON-Daten lesen und schreiben
Debugging
Python-Programme mit dem Python-Debugger (pdb) debuggen
Einführung in Machine Learning
Beschreiben grundlegender ML-Konzepte, verschiedene Arten von Machine Learning sowie ML-Workflows
Trainieren von Modellen
Trainieren von Modellen mit standardmäßigen und benutzerdefinierten Workbenches
Verbessertes Modelltraining mit RHOAI
Anwenden von RHOAI Best Practices in Machine Learning und Data Science

Ergebnisse

Auswirkungen auf die Organisation

  • Organisationen erfassen und speichern riesige Mengen an Daten aus mehreren Quellen. Red Hat OpenShift AI bietet Unternehmen eine Plattform, um Daten zu analysieren, Trends und Muster zu visualisieren und zukünftige Geschäftsergebnisse mit Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz vorherzusagen.

Auswirkungen auf Einzelne

  • In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Architektur von Red Hat OpenShift AI kennen. Sie sind in der Lage, Code und Konfigurationen mithilfe von Data Science-Projekten, Workbenches und Datenverbindungen zu organisieren. Außerdem können Sie Code mithilfe von Jupyter-Notebooks interaktiv ausführen und testen. Dieser Kurs ist der Ausgangspunkt für den KI/ML-Lernpfad, in dem Sie lernen, wie Sie KI/ML-Workflows erstellen und verwalten.

Empfohlene Anschlusskurse oder Prüfungen