AI267

Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI

Visão geral

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.

Observação: este curso é oferecido como três aulas presenciais e quatro aulas virtuais ou no ritmo que você preferir. A duração pode variar de acordo com a entrega. Para conferir todos os detalhes, a programação e os preços do curso, selecione a localização e clique em "Registre-se" no menu à direita.

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
  • KubeFlow Pipelines

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

Treinamento recomendado

Considerações sobre tecnologia

  • Não haverá aulas no modo presencial

Resumo do curso

Tópicos do curso

Introdução ao Red Hat OpenShift AI

Identifiqueas 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 configure 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 de 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 de machine learning, diferentes tipos de machine learning 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

Servidores de modelos personalizados

Implante e disponibilize modelos de machine learning usando runtimes de disponibilização de modelos personalizados

Introdução a pipelines de ciência de dados

Crie, execute, gerencie e solucione problemas de pipelines de ciência de dados

Pipelines de Elyra

Crie um pipeline de ciência de dados com Elyra

KubeFlow Pipelines

Crie um pipeline de ciência de dados com SDK do KubeFlow

Resultados

Impacto na 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.

Próximo exame ou curso recomendado