Cursusaanbod

Inleiding tot AI-implementatie

  • Overzicht van de levenscyclus van AI-implementatie
  • Uitdagingen bij het inzetten van AI-agents in productie
  • Belangrijkste overwegingen: schaalbaarheid, betrouwbaarheid en onderhoudbaarheid

Containerisatie en orkestratie

  • Inleiding tot Docker en basisprincipes van containerisatie
  • Gebruik Kubernetes voor orkestratie van AI-agenten
  • Best practices voor het beheren van gecontaineriseerde AI-toepassingen

AI-modellen serveren

  • Overzicht van modelweergavekaders (bijv. TensorFlow Serveren, TorchServeren)
  • REST-API's bouwen voor deductie van AI-agenten
  • Omgaan met batch versus real-time voorspellingen

CI/CD voor AI Agents

  • CI/CD-pijplijnen instellen voor AI-implementaties
  • Automatiseren van testen en valideren van AI-modellen
  • Updates uitrollen en versiebeheer beheren

Monitoring en optimalisatie

  • Implementatie van monitoringtools voor de prestaties van AI-agents
  • Analyseren van modeldrift en omscholingsbehoeften
  • Optimalisering van het gebruik en de schaalbaarheid van resources

Veiligheid en Governance

  • Zorgen voor naleving van de regelgeving inzake gegevensbescherming
  • Beveiliging van AI-implementatiepijplijnen en API's
  • Auditing en logging voor AI-toepassingen

Hands-On Activities

  • Een AI-agent in een container plaatsen met Docker
  • Een AI-agent implementeren met behulp van Kubernetes
  • Monitoring instellen voor AI-prestaties en resourcegebruik

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Vaardigheid in Python programmeren
  • Inzicht in machine learning-workflows
  • Bekendheid met containerisatietools zoals Docker
  • Ervaring met DevOps praktijken (aanbevolen)

Audiëntie

  • MLOps Ingenieurs
  • DevOps Professionals
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën