Lokale, door een instructeur geleide live MLOps-trainingscursussen demonstreren door middel van interactieve praktijkoefeningen hoe MLOps-tools kunnen worden gebruikt om de implementatie en het onderhoud van ML-systemen in productie te automatiseren en te optimaliseren. MLOps-training is beschikbaar als 'live training op afstand' of 'live training op afstand'. Online live training (ook bekend als "live training op afstand") wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop . Live training op locatie kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Brugge of in NobleProg bedrijfsopleidingscentra in Brugge. NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Brugge
NH Hotel Brugge, Boeveriestraat 2, Brugge, Belgie, 8000
Bruges
Brugge werd een centrale haven, een commercieel en financieel centrum in middeleeuws Europa, dat de landen van de Noordzee en de Oostzee met de Middellandse Zee verbond. Rijke kooplieden uit Brugge dreven handel met die uit heel Europa. De eerste beurs in de geschiedenis ontstond in Brugge in de 13e eeuw. In de 15e eeuw was het het belangrijkste financiële centrum van Europa. Deze economische bloei leidt ook tot een culturele en artistieke bloei die een rijk erfgoed heeft nagelaten. Het was het belangrijkste centrum voor de Vlaamse primitieve schilders, die een revolutie teweegbrachten in de westerse schilderkunst. Het is sinds het jaar 2000 lid van de Organisatie van Werelderfgoedsteden. De stad heeft zelfs de eer om drie keer op de Werelderfgoedlijst van UNESCO te staan. Om zijn historische centrum, om zijn begijnhof dat deel uitmaakt van de Vlaamse Begijnhoven en om zijn belfort dat behoort tot de Belforten van België en Frankrijk. Daarnaast staat het ook op de lijst van immaterieel cultureel erfgoed van de mensheid door UNESCO vanwege de processie van het Heilig Bloed.
De dichtstbijzijnde luchthaven bij het trainingscentrum
INTERNATIONALE LUCHTHAVEN OOSTENDE-BRUGE
Dichtstbijzijnde treinstation naar het trainingscentrum
Station Brugge
De dichtstbijzijnde parkeerplaats bij het trainingscentrum
Deze door een instructeur geleide, live training in Brugge (online of onsite) is bedoeld voor AI-engineers en datawetenschappers op advanced niveau met tussenliggende tot geavanceerde ervaring die de modelprestaties willen verbeteren, de latentie willen minimaliseren en AI-oplossingen efficiënt willen implementeren met behulp van moderne praktijken.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
DeepSeek modellen optimaliseren op efficiency, nauwkeurigheid en schaalbaarheid.
Best practices implementeren voor MLOps en modelversioning.
DeepSeek modellen implementeren op cloud- en on-premise infrastructuur.
AI-oplossingen effectief te monitoren, onderhouden en opschalen.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Brugge (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Installeer en configureer Kubeflow on-premise en in de cloud met behulp van AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Brugge (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Installeer en configureer Kubeflow op locatie en in de cloud.
Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.
Deze instructeur-geleide, live training in Brugge (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die Machine Learning workloads willen implementeren op een AWS EC2-server.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Installeer en configureer Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software op AWS.
Gebruik EKS (Elastic Kubernetes Service) om het initialiseren van een Kubernetes-cluster op AWS te vereenvoudigen.
Maak en implementeer een Kubernetes-pijplijn voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
Train en implementeer TensorFlow ML-modellen over meerdere GPU's en machines die parallel draaien.
Maak gebruik van andere door AWS beheerde services om een ML-applicatie uit te breiden.
Deze door een instructeur geleide, live training in Brugge (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die Machine Learning workloads willen implementeren in de Azure-cloud.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Installeer en configureer Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software op Azure.
Gebruik Azure Kubernetes Service (AKS) om het werk van het initialiseren van een Kubernetes-cluster op Azure te vereenvoudigen.
Maak en implementeer een Kubernetes-pijplijn voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
Train en implementeer TensorFlow ML-modellen over meerdere GPU's en machines die parallel draaien.
Maak gebruik van andere door AWS beheerde services om een ML-applicatie uit te breiden.
Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die verder willen gaan dan het bouwen van ML-modellen en het creatie-, tracking- en implementatieproces van ML-modellen willen optimaliseren.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Installeer en configureer MLflow en gerelateerde ML-bibliotheken en -frameworks.
Waardeer het belang van traceerbaarheid, reproduceerbaarheid en inzetbaarheid van een ML-model
Implementeer ML-modellen in verschillende openbare clouds, platforms of on-premise servers.
Schaal het ML-implementatieproces zodat meerdere gebruikers aan een project kunnen samenwerken.
Zet een centraal register op om met ML-modellen te experimenteren, deze te reproduceren en te implementeren.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Brugge (online of ter plaatse) is bedoeld voor ingenieurs die de vandaag de beschikbare benaderingen en hulpmiddelen willen evalueren om een intelligente beslissing te nemen over de weg voorwaarts bij de invoering van MLOps binnen hun organisatie.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Installeer en configureer verschillende MLOps frameworks en tools.
Stel het juiste soort team samen met de juiste vaardigheden voor het bouwen en ondersteunen van een MLOps systeem.
Gegevens voorbereiden, valideren en versieren voor gebruik door ML-modellen.
Begrijp de componenten van een ML-pijplijn en de tools die nodig zijn om er een te bouwen.
Experimenteer met verschillende machine learning-frameworks en -servers voor implementatie in productie.
Operationaliseer het hele Machine Learning proces zodat het reproduceerbaar en onderhoudbaar is.
Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor machine learning-ingenieurs die Azure Machine Learning en Azure DevOps willen gebruiken om MLOps praktijken te vergemakkelijken.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Bouw reproduceerbare workflows en machine learning-modellen.
Beheer de levenscyclus van machine learning.
Volg en rapporteer de versiegeschiedenis van modellen, activa en meer.
Implementeer machine learning-modellen die klaar zijn voor productie, waar u ook bent.
Lees meer...
Laatst bijgewerkt:
Testimonials (3)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Cursus - MLflow
La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés
Hugo SECHIER - Expleo France
Cursus - Kubeflow on AWS
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
MLOps training cursus in Brugge, MLOps opleiding cursus in Brugge, Weekend MLOps cursus in Brugge, Avond MLOps training in Brugge, MLOps instructeur geleid Brugge, MLOps een op een training in Brugge, MLOps instructeur in Brugge, MLOps trainer in Brugge, MLOps boot camp in Brugge, MLOps on-site in Brugge, MLOps een op een opleiding in Brugge, MLOps privé cursus in Brugge, Avond MLOps cursus in Brugge, MLOps instructeur geleid in Brugge,MLOps lessen in Brugge, Weekend MLOps training in Brugge, MLOps coaching in Brugge, MLOps op locatie in Brugge
