コースのご案内
Kubeflow の起源、デプロイメント オプション、個々のコンポーネント、および共通の統合について調べます。
トレーニングコース
Introduction to AI/ML Toolkits with Kubeflow (LFS147)
対象者
このコースは、開発者、エンジニア、データ サイエンティスト、または Kubernetes の力を利用する機械学習ツール キットの構造を理解することに興味がある人を対象に設計されています。
少なく読む
続きを読む
学習内容
このコースを終了するまでに、Kubeflow のアーキテクチャと主要コンポーネントを理解し、Kubeflow 内でのデータの準備、モデルのトレーニング、提供、管理の方法を理解できるようになります。
少なく読む
続きを読む
身につく知識
Kubeflow を使用して実際の ML プロジェクトをデプロイする準備が整い、また、Kubeflow コミュニティに貢献するために必要なスキルと知識も得られます。
少なく読む
続きを読む
コースのご案内
第 1 章 モデル適用の関係と再現性の力
第2章 モデル開発ライフサイクル
第 3 章 MLOP と機械学習ツールキットの台頭
第 4 章 Kubeflow の起源
第5章 Kubeflow ディストリビューション
第6章 Kubeflow ダッシュボードとノートブック
第 7 章 統合トレーニング オペレーターと機械学習
第8章 Kubeflow パイプライン
第9章 カティブの征服
第10章 一般的な Kubeflow 統合
前提条件
- クラウドコンピューティングの経験
- DevOps とクラウド ネイティブの原則に関する知識
- 基本的なプログラミング経験
- 技術文書の経験
- オープンソース プロジェクト全般の経験。
- Kubernetes の基本的な理解は役に立つかもしれませんが、必須ではありません
2024年6月
わかりやすい説明が気に入りました。
2024年6月
全体として、このコースは Kubeflow 入門コースとして優れており、人々が Kubeflow の旅を始めるのに役立ちます。
2024年6月
コースのあらゆる詳細が、私が素早く学習するのに役立ちます。
$0
登録する前にポータルを使用してログインする
オンライン、セルフペース
10〜12時間分のコース教材
ディスカッション フォーラム
オンラインコースへの無制限のアクセス
デジタル バッジ
