Vertex AI – platforma ML Google Cloud

Opis

Szkolenie koncentruje się na praktycznym wykorzystaniu platformy Vertex AI do budowy i wdrażania modeli uczenia maszynowego w środowisku Google Cloud. Uczestnicy poznają narzędzia automatyzacji ML oraz sposoby zarządzania całym cyklem życia modeli. Program łączy sesje warsztatowe z prezentacją najlepszych praktyk, umożliwiając szybkie rozpoczęcie pracy z platformą.

Profil uczestnika

• Inżynierowie ML pracujący w Google Cloud
• Data Scientists zainteresowani automatyzacją ML
• DevOps Engineers wdrażający rozwiązania ML
• Architekci rozwiązań chmurowych
• Programiści aplikacji ML
• Specjaliści MLOps
• Analitycy danych rozszerzający kompetencje
• Kierownicy projektów ML/AI

Agenda

1. Wprowadzenie do Vertex AI
• Architektura platformy
• Komponenty i usługi
• Integracja z Google Cloud
• Zarządzanie zasobami
2. Automatyzacja ML
• AutoML Vision
• AutoML Tables
• AutoML Text
• Dostosowywanie modeli
3. Zarządzanie modelami
• Pipeline ML
• Wersjonowanie modeli
• Monitorowanie wydajności
• Aktualizacje modeli
4. Wdrożenia produkcyjne
• Endpoints API
• Skalowanie rozwiązań
• Zarządzanie kosztami
• Bezpieczeństwo

Korzyści

Uczestnik zdobędzie praktyczną wiedzę o efektywnym wykorzystaniu platformy Vertex AI. Nauczy się automatyzować procesy uczenia maszynowego z wykorzystaniem narzędzi Google Cloud. Rozwinie umiejętność zarządzania całym cyklem życia modeli ML w środowisku produkcyjnym. Pozna metody optymalizacji kosztów i wydajności rozwiązań ML. Będzie potrafił projektować skalowalne architektury ML w chmurze. Zyska zdolność integracji rozwiązań ML z innymi usługami Google Cloud. Zdobędzie wiedzę o najlepszych praktykach MLOps. Nauczy się efektywnie monitorować i utrzymywać modele w produkcji.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość uczenia maszynowego
• Doświadczenie w pracy z chmurą Google Cloud
• Znajomość Python i bibliotek ML
• Podstawy DevOps

Zagadnienia

• Architektura Vertex AI
• AutoML Vision
• AutoML Tables
• AutoML Text
• Pipeline ML
• Wersjonowanie modeli
• Endpoints API
• Monitoring wydajności
• Optymalizacja kosztów
• MLOps
• Bezpieczeństwo
• Skalowanie rozwiązań

Poznaj naszą firmę