Längst ist das Potential künstlicher Intelligenzen erkannt und Unternehmen starten viele KI-Experimente. Aber wieso scheitern viele KI-Projekte noch nach ihrem Proof-of-Concept?
In diesem Seminar beleuchten wir typische Probleme und Ansprüche, die Machine-Learning-Projekten vor ihrem Release bevorstehen. Dann zeigen wir, wie MLOps-Techniken und Methoden helfen können den Ansprüchen gerecht zu werden. Hierfür stellen wir insbesondere Googles Cloud-Native ML Plattform „Kubeflow“ vor. Diese hat keinen geringeren Anspruch, als den gesamten ML-Projektlebenszyklus durch skalierbare Workflows zu begleiten, Modell-Deployments zu vereinfachen und somit den professionellen Betrieb von KI-Projekten zu ermöglichen.
Alle Infos im Überblick
Dieses Seminar können Sie für ganze Teams buchen, wir führen es dann bei Ihnen im Haus, in einer unserer Geschäftsstellen in Köln, Dortmund oder Münster oder remote durch. Sie können auch Einzelplätze für eine Durchführung in einer viadee Geschäftsstelle anfragen.
Data Scientists, die vor der Herausforderung stehen, die Anzahl von Projekten und Beteiligten hochzuskalieren.
Data Scientists, die eine in einem Notebook validierte Idee in ein ausgereiftes Produkt überführen möchten
Menschen, die Architektur-Verantwortung für KI-Projekte übernehmen, die Vor- und Nachteile von Cloud- und On-Premise-Lösungen abwägen möchten
Voraussetzungen: Grundlegende Programmierkenntnisse und Grundverständnis von Cloud-Infrastruktur
Dauer: Die Inhalte des Seminars verteilen sich auf einen Tag à 6 Stunden und es gibt ausreichend Freiraum für individuelle Fragen und Diskussionen
Qualität und Erfolgswahrscheinlichkeit von Machine Learning-Projekten erhöhen
Cycle-Times auch mit mehreren Data Science Projekten beherrschen
Perspektive erweitern um neue Sichten
Konkrete Hilfestellung für Tool- und Methodenwahl
Infrastruktur mit Cloud-Native-KI wirtschaftlich nutzen
Einen guten Überblick über die Einsatzszenarien und Möglichkeiten der MLOps-Plattform Kubeflow gab Tobias Goerke im Rahmen des NAVIGATE 2021 Kongresses:
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viadee Seminare werden durch zwei Trainer:innen geleitet, um die Effektivität für alle Teilnehmer:innen zu gewährleisten und sehr interaktiv arbeiten zu können.
Die Seminarinhalte können in vorbereitenden Gesprächen und auch spontan an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens angepasst werden.
Sollten Sie sich als Einzelperson für das Seminar interessieren, finden wir ebenfalls den passenden Termin für Sie.
Inhalte
Wir beschäftigen uns mit...
Was macht Production-Readiness aus?
Welche Rolle können XAI-Verfahren spielen?
Machine-Learning-Projekte professionell aufsetzen, Testinfrastruktur
Welche Maßnahmen und Werkzeuge können dazu beitragen?
Reifegrade und Ansprüche
Orchestrierung und DAGs auf mehreren Skalierungs-Größen, von Shell-Script bis Kubeflow
bpmn.ai – Process Orchestration Patterns
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