AI268
Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI with Exam
Visão geral
Oferta especial
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Descrição do curso
Introdução ao desenvolvimento e implantação de aplicações de inteligência artificial e machine learning no Red Hat OpenShift AI.
O curso Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) oferece aos alunos o conhecimento fundamental sobre o uso do Red Hat OpenShift para desenvolver e implantar aplicações de inteligência artificial e machine learning. Ele ajuda os alunos a desenvolver habilidades essenciais para usar o Red Hat OpenShift AI para treinar, desenvolver e implantar modelos de machine learning (aprendizado de máquina) por meio de uma experiência hands-on.
Este curso é baseado no Red Hat OpenShift® 4.14 e no Red Hat OpenShift AI 2.8. O Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI Exam (EX267) está incluso na oferta.
Resumo do conteúdo do curso
- Introdução ao Red Hat OpenShift AI
- Projetos de ciência de dados
- Jupyter Notebooks
- Instalação do Red Hat OpenShift AI
- Gerenciamento de usuários e recursos
- Imagens personalizadas do Notebook
- Introdução ao machine learning
- Modelos de treinamento
- Aprimoramento do treinamento de modelos com RHOAI
- Introdução à disponibilização de modelos
- Disponibilização de modelos no Red Hat OpenShift AI
- Introdução à automação de fluxos de trabalho
- Pipelines de Elyra
- Pipelines do Kubeflow
Público-alvo
- Cientistas de dados e profissionais de IA que querem usar o Red Hat OpenShift AI para criar e treinar modelos de ML
- Desenvolvedores que querem criar e integrar aplicações habilitadas para inteligência artificial e machine learning
- Engenheiros de MLOps responsáveis por instalar, configurar, implantar e monitorar aplicações de inteligência artificial e machine learning no Red Hat OpenShift AI
Treinamentos recomendados
- Experiência com Git é obrigatória
- É obrigatório ter experiência em desenvolvimento em Python ou ter concluído o curso Python Programming with Red Hat (AD141)
- É obrigatório ter experiência no Red Hat OpenShift ou ter concluído o curso Red Hat OpenShift Developer II: Building and Deploying Cloud-native Applications (DO288)
- É recomendado ter experiência básica nos campos de IA, ciência de dados e machine learning
Requisitos técnicos
- Não haverá aulas no modo presencial
Resumo
Tópicos do curso
- Introdução ao Red Hat OpenShift AI
- Identifique as principais funcionalidades do Red Hat OpenShift AI e descreva a arquitetura e os componentes da IA da Red Hat
- Projetos de ciência de dados
- Organize o código e a configuração usando projetos de ciência de dados, workbenches e conexões de dados
- Jupyter Notebooks
- Use os Jupyter notebooks para executar e testar códigos de maneira interativa
- Instalação do Red Hat OpenShift AI
- Instale o Red Hat OpenShift AI usando o console web e a interface de linha de comando (CLI) e gerencie os componentes do Red Hat OpenShift AI
- Gerenciamento de usuários e recursos
- Gerencie usuários do Red Hat OpenShift AI e aloque recursos para Workbenches
- Imagens personalizadas do Notebook
- Crie imagens personalizadas de notebook e importe um notebook personalizado por meio do dashboard do Red Hat OpenShift AI
- Introdução ao machine learning
- Descreva conceitos básicos, diferentes tipos e fluxos de trabalho de machine learning
- Modelos de treinamento
- Treine modelos usando workbenches padrão e personalizados
- Aprimoramento do treinamento de modelos com RHOAI
- Use o RHOAI para aplicar as práticas recomendadas de machine learning e ciência de dados
- Introdução à disponibilização de modelos
- Descreva os conceitos e componentes necessários para exportar, compartilhar e disponibilizar modelos treinados de machine learning
- Disponibilização de modelos no Red Hat OpenShift AI
- Disponibilize modelos treinados de machine learning com o OpenShift AI
- Introdução a pipelines de ciência de dados
- Crie, execute, gerencie e solucione problemas de pipelines de ciência de dados
- Pipelines de Elyra
- Criar pipelines de ciência de dados com Elyra
- Pipelines do Kubeflow
- Crie pipelines de ciência de dados com os pipelines do Kubeflow
Resultados
Impacto para a organização
- As organizações coletam e armazenam grandes quantidades de informações de várias fontes. Com o Red Hat OpenShift AI, as organizações contam com uma plataforma pronta para analisar dados, visualizar tendências e padrões e prever resultados futuros de negócios usando algoritmos de machine learning e inteligência artificial.
Impacto para o profissional
- Ao concluir este curso, você entenderá os fundamentos da arquitetura do Red Hat OpenShift AI. Você será capaz de instalar o Red Hat OpenShift AI, gerenciar alocações de recursos, atualizar componentes e administrar usuários e permissões. Além disso, também poderá treinar, implantar e disponibilizar modelos, incluindo o uso do Red Hat OpenShift AI para aplicar as práticas recomendadas de machine learning e ciência de dados. Finalmente, você poderá criar, executar, gerenciar e solucionar problemas de pipelines de ciência de dados.
