Dołącz do programu doskonalenia umiejętności MLOps w Xenon7

Popyt na wykwalifikowanych specjalistów od operacji związanych z uczeniem maszynowym (MLOps) gwałtownie rośnie, ponieważ branże coraz częściej polegają na technologiach sztucznej inteligencji (AI). Wejdź w przyszłość technologii z programem doskonalenia umiejętności MLOps w Xenon7, stworzonym specjalnie dla początkujących i młodszych specjalistów, pragnących wyrobić sobie markę w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie.

O programie szkoleniowym MLOps

Ten kompleksowy program jest starannie zaprojektowany, aby umożliwić entuzjastom przejście od podstawowej budowy modeli uczenia maszynowego do opanowania zaawansowanych technik operacyjnych zarządzania i monitorowania tych modeli na dużą skalę. Jest to doskonały trampolin dla tych, którzy aspirują do przyspieszenia swojej kariery w szybko ewoluującej domenie MLOps.

Główne zalety programu:

• Dopasowany program nauczania: Rozpocznij od podstaw po zaawansowane koncepcje MLOps z dodatkowymi zasobami do pogłębionego zanurzenia w specjalistycznych tematach.
• Podejście praktyczne: Bierz udział w ćwiczeniach praktycznych, laboratoriach i projektach, korzystając z narzędzi i platform standardu branżowego.
• Porady od ekspertów: Ucz się od profesjonalistów, którzy mają bezpośrednie doświadczenie w wdrażaniu udanych prac przepływowych MLOps.
• Możliwości nawiązania kontaktów: Rozszerz swoje kręgi zawodowe, łącząc się z rówieśnikami i weteranami branży.
• Certyfikat ukończenia: Zdobywaj certyfikat uznany przez liderów branży i voucher na certyfikację Intel® MLOps Professional Certification.
• Możliwości pracy: Najlepsi uczestnicy mogą otrzymać ofertę pracy w Xenon7 po pomyślnym ukończeniu programu.

Przegląd programu nauczania:

• Wprowadzenie do MLOps: Cykl życia, wybór modelu i szkolenie, definicja danych.
• Architektura rozwiązania i projekt: Architektury rozwiązań AI z wykorzystaniem AWS, rozwój backend API z Pythonem.
• Budowanie przepływu MLOps: Rurociągi danych, rejestry modeli, wersjonowanie z MLFlow i Kubeflow.
• Techniki optymalizacji: Korzystanie z narzędzi takich jak OpenMP, numactl i Intel® oneAPI Math Kernel Library.
• Projekty zadaniowe: Realizuj projekty świata rzeczywistego, aby udoskonalić i zastosować swoje umiejętności MLOps.

Szczegóły programu

Czas trwania: 12-16 tygodni, w niepełnym wymiarze godzin z elastycznymi opcjami.
Lokalizacja: Całkowicie online z sesjami na żywo i wydarzeniami networkingowymi.
Proces aplikacji: Aplikuj przez