AI267

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

Visão geral

Descrição do curso 

Uma 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) contém as noções básicas de como usar o 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 por meio de uma experiência hands-on.

Este curso é baseado no Red Hat OpenShift® 4.16 e no Red Hat OpenShift AI 2.13.

Observação: este curso pode ser concluído em três dias no modelo presencial, em quatro dias no modelo virtual 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 "Enviar" 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 a pipelines de ciência de dados
  • Trabalho com pipelines
  • Controle de pipelines e experimentos

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
  • Desenvolvedores, cientistas de dados e profissionais de IA que querem automatizar os fluxos de trabalho de ML
  • Engenheiros de MLOps responsáveis pela operacionalização do ciclo de vida de ML no Red Hat OpenShift AI 

Treinamento recomendado

Considerações sobre tecnologia

  • Para aprendizado virtual, em ritmo próprio, ou treinamento presencial:
    • É necessário ter acesso à internet.
    • Os laboratórios são realizados no ambiente de aprendizado online da Red Hat.
    • Para treinamento presencial, a Red Hat fornecerá um ambiente de curso instalado localmente como alternativa no futuro.
 Tópicos

Introdução ao Red Hat OpenShift AI
Identifique as principais funcionalidades do Red Hat OpenShift AI e descreva a arquitetura e os componentes do Red Hat AI.

Projetos de ciências de dados
Organize o código e a configuração usando projetos de ciência de dados, workbenches e conexões de dados

Jupyter Notebooks
Use os notebooks Jupyter para executar e testar códigos de maneira interativa

Instalação do Red Hat OpenShift AI
Instale o Red Hat OpenShift AI e gerencie os componentes dele

Gerenciamento de usuários e recursos
Gerencie usuários do Red Hat OpenShift AI e aloque recursos

Imagens personalizadas do Notebook
Crie e importe imagens personalizadas do Notebook para o Red Hat OpenShift AI

Introdução ao machine learning
Descreva conceitos básicos de machine learning, diferentes tipos de ML e seus fluxos de trabalho

Modelos de treinamento
Treine modelos usando workbenches padrão e personalizados

Aprimoramento do modelo de treinamento com o 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 aos pipelines de ciência de dados
Defina e configure pipelines de ciência de dados

Trabalho com pipelines
Crie pipelines de ciência de dados com o Kubeflow SDK e o Elyra

Controle de pipelines e experimentos
Configure, monitore e rastreie pipelines com artefatos, métricas e experimentos

 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 de negócios usando algoritmos de machine learning e inteligência artificial.

Impacto no profissional

  • Ao concluir este curso, você saberá as noções básicas 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, poderá treinar, implantar e disponibilizar modelos, incluindo como usar o Red Hat OpenShift AI para aplicar as práticas recomendadas de machine learning e ciência de dados. Por fim, você será capaz de definir e configurar pipelines de ciência de dados com o Red Hat OpenShift AI.

Próximo curso ou exame recomendado

Para iniciar, selecione seu país:

Enviar

Disponibilidade para treinamento no local

Treinamentos para equipes podem ser realizados nas suas instalações, presencialmente ou de forma remota.

Red Hat Learning Subscription

Trajetórias de aprendizagem e treinamentos abrangentes sobre as soluções Red Hat, certificações reconhecidas pelo setor e uma experiência de aprendizado de TI dinâmica e flexível.

Descubra o que outros estudantes disseram sobre este curso na Red Hat Learning Community.