EX267

Oferta especial

Este exame faz parte do bundle Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI with Exam (AI268). Disponível com 15% de desconto até 30 de setembro de 2024. Para finalizar a compra, selecione seu país ao lado e, na próxima página, selecione o curso e o exame juntos. O desconto será aplicado ao preço das ofertas na finalização da compra. Esta oferta não pode ser usada em combinação com outras ofertas ou descontos.

Descrição do exame

O exame Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI testa a capacidade dos candidatos de implantar o OpenShift AI e configurá-lo para criar, implantar e gerenciar modelos de machine learning (aprendizado de máquina) para dar suporte a aplicações com IA.

Com a aprovação no exame, você receberá a credencial Red Hat Certified Specialist OpenShift AI, que também poderá ser usada para obter a certificação Red Hat Certified Architect (RHCA®).

Este exame é baseado no Red Hat OpenShift AI versão 2.8 e Red Hat OpenShift Container Platform versão 4.14.

Público-alvo

• Arquitetos de sistema e software que precisam comprovar conhecimento sobre as funcionalidades do Red Hat OpenShift AI.
• Administradores de sistemas ou desenvolvedores que precisam demonstrar a capacidade de configurar, suportar e manter o OpenShift AI para dar suporte a aplicações com IA.
• Cientistas de dados que precisam demonstrar que sabem usar o OpenShift AI para desenvolver, treinar, servir, testar e monitorar aplicações e modelos de inteligência artificial e machine learning.
• Red Hat Certified Engineers que desejam se tornar Red Hat Certified Architects (RHCA)

Pré-requisitos do exame

Os candidatos deste exame devem:

• Ter concluído o curso Red Hat OpenShift Administration I: Containers & Kubernetes (DO180) ou ter experiência profissional equivalente com o uso do OpenShift Container Platform
• Ter concluído o curso Red Hat OpenShift Administration II: Operating a Production Kubernetes Cluster (DO280) ou ter experiência profissional equivalente com o uso do OpenShift Container Platform
• Ter concluído o curso Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) ou ter experiência profissional equivalente com o uso das funcionalidades do OpenShift AI.
• Revisar os objetivos do exame Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI (EX267)
• Faça a nossa avaliação gratuita para identificar o melhor curso para se preparar para o exame

Preparação

Tópicos de estudo para o exame

Os candidatos ao Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI devem conseguir realizar as tarefas abaixo. A documentação específica da solução relevante será fornecida, mas os candidatos precisam estar preparados para realizar as tarefas sem assistência.

• Instalar o Red Hat OpenShift AI (RHOAI)
• Configurar e gerenciar o RHOAI
  • Gerenciar recursos e permissões de usuários e grupos
  • Gerenciar o objeto DataScienceCluster
  • Criar e publicar imagens personalizadas do notebook
  • Importar imagens personalizadas do notebook
  • Gerenciar a eliminação de notebooks ociosos
  • Personalizar os tamanhos padrão do workbench e do modelo de servidor
• Trabalhar com projetos de ciência de dados
  • Criar, modificar e excluir projetos de ciência de dados
  • Gerenciar permissões de projetos de ciência de dados
• Usar workbenches de ciência de dados
  • Entender o ecossistema do Jupyter
  • Criar, modificar e excluir workbenches
  • Iniciar e interromper workbenches
  • Gerenciar conexões de dados
  • Gerenciar objetos de solicitação de volume persistente
  • Inspecionar recursos do workbench
• Usar o Git para gerenciar Jupyter notebooks de maneira colaborativa
  • Fazer upload de um notebook existente a partir de um repositório git
  • Enviar notebooks atualizados para um repositório git
• Trabalhar com modelos de machine learning (aprendizado de máquina)
  • Entender os conceitos básicos de machine learning
  • Treinar modelos em Python usando bibliotecas de base conhecidas
  • Carregar dados de maneira escalável
  • Monitorar e avaliar o processo de treinamento
• Salvar e carregar modelos
  • Salvar, exportar e compartilhar modelos
  • Implantar modelos como aplicações Python
  • Criar um runtime personalizado no KServe
  • Implantar um modelo usando ModelMesh
• Criar pipelines de ciência de dados
  • Criar pipelines com Elyra
  • Criar pipelines com Kubeflow

Preparação

A Red Hat recomenda que os candidatos considerem fazer o curso Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267)  como auxílio na preparação.  A participação nessas aulas não é obrigatória; os alunos podem optar por fazer apenas o exame.

Embora a participação nas aulas da Red Hat possa ser importante para a sua preparação, isso não garante a aprovação no exame. Experiência anterior, prática e aptidão natural também são fatores importantes para o sucesso.

Há diversos livros e outros recursos sobre administração de sistemas para soluções Red Hat disponíveis. A Red Hat não reconhece nenhum desses materiais como guias de preparação para os exames. Porém, a leitura adicional pode ser útil para aprofundar a sua compreensão.

Formato do exame

Este exame é uma avaliação baseada em desempenho que testa se o candidato tem as habilidades e os conhecimentos necessários para configurar e gerenciar o Red Hat OpenShift AI. O candidato vai realizar as tarefas de configuração e administração de rotina com o Red Hat OpenShift Container Platform e Red Hat OpenShift AI e será avaliado se atingiu ou não os critérios objetivos específicos. Nos exames baseados em desempenho, os candidatos precisam realizar tarefas semelhantes às que realizam no trabalho.

Pontuações e relatórios   

As pontuações oficiais dos exames são provenientes exclusivamente da Red Hat Certification Central. A Red Hat não autoriza os examinadores ou parceiros de treinamento a informarem os resultados diretamente aos candidatos. Os resultados do exames, normalmente, são divulgados em até três dias úteis (EUA).

Os resultados do exame são divulgados como pontuações totais. A Red Hat não divulga o desempenho em itens individuais nem oferece informações adicionais mediante solicitação.

• Red Hat OpenShift AI Administration (AI263)
• Creating Machine Learning Models with Red Hat OpenShift AI (AI264)
• Deploying Machine Learning Models with Red Hat OpenShift AI (AI265)
• Automating AI/ML workflows with Red Hat OpenShift AI (AI266)

Os cursos acima podem ser realizados como um pacote no curso: Developing and Deploying AI/ML applications on Red Hat OpenShift AI (AI267)