Pelatihan Kubeflow secara online atau tatap muka, dipandu oleh instruktur, menunjukkan melalui praktek interaktif dan hands-on bagaimana menggunakan Kubeflow untuk membangun, mendeploy, dan mengelola alur kerja machine learning di Kubernetes.
Pelatihan Kubeflow tersedia dalam bentuk "pelatihan online langsung" atau "pelatihan langsung tatap muka". Pelatihan online langsung (atau disebut juga "pelatihan jarak jauh langsung") dilakukan melalui desktop jarak jauh yang interaktif, remote desktop. Pelatihan langsung tatap muka dapat dilakukan di lokasi klien di Jakarta atau di pusat pelatihan perusahaan NobleProg di Jakarta.
NobleProg -- Penyedia Pelatihan Lokal Anda
Pondok Indah Office Tower 3
17th Floor, Jl Sultan Iskandar Muda Kav. V-TA, Jakarta Selatan, Indonesia
Pondok Indah Office Tower 3 adalah gedung perkantoran yang terletak di Komplek Pondok Indah Office Tower, Jalan Sultan Iskandar Muda Kav. 5-TA, Jakarta Selatan. Gedung ini memiliki 21 lantai dengan total luas bangunan sekitar 38.000 meter persegi.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud menggunakan AWS EKS (Layanan Elastis Kubernetes).
Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.
Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur yang ingin men-deploy beban kerja Machine Learning ke server AWS EC2.
Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Menginstal dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow dan perangkat lunak lainnya yang diperlukan di AWS.
Menggunakan EKS (Elastic Kubernetes Service) untuk mempermudah pekerjaan memulai cluster Kubernetes di AWS.
Membuat dan men-deploy pipeline Kubernetes untuk mengotomatiskan dan mengelola model ML dalam produksi.
Melatih dan men-deploy model ML TensorFlow di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
Memanfaatkan layanan AWS lainnya untuk memperluas aplikasi ML.
Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan kepada para insinyur yang ingin mengimplementasikan beban kerja Machine Learning ke cloud Azure.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Memasang dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow, dan perangkat lunak lainnya yang dibutuhkan di Azure.
Menggunakan Azure Kubernetes Service (AKS) untuk memudahkan pekerjaan menginisialisasi sebuah kluster Kubernetes di Azure.
Membuat dan mengimplementasikan sebuah pipa Kubernetes untuk mengotomatisasi dan mengelola model ML di produksi.
Melatih dan mengimplementasikan model TensorFlow ML di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
Memanfaatkan layanan AWS lainnya yang dikelola untuk memperluas aplikasi ML.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud.
Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.
Baca selengkapnya...
Pembaruan Terakhir:
Testimoni (1)
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
Pelatihan online Kubeflow di Jakarta, Kursus pelatihan Kubeflow di Jakarta, Pelatihan Kubeflow akhir pekan di Jakarta, Pelatihan Kubeflow di Jakarta, Kubeflow dipandu Instruktur di Jakarta, Bootcamp Kubeflow di Jakarta, Pelatihan Kubeflow sore hari di Jakarta, Pelatihan Kubeflow tatap muka di Jakarta, Kursus privat / pribadi Kubeflow di Jakarta, Pelatihan Kubeflow di Jakarta, Kelas Kubeflow di Jakarta, Kubeflow dipandu Instruktur di Jakarta, Pelatihan pribadi Kubeflow di Jakarta, Pelatihan Kubeflow akhir pekan di Jakarta, Instruktur Kubeflow di Jakarta, Pelatihan online Kubeflow di Jakarta
