AI267LS Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI
| 標準学習時間 | --- | 提供元 | レッドハット | | 価格(税込) | 207,900円(税込) | 備考 | eラーニング+ハンズオンラボ | |
| 提供形態/付帯教材種別 | 
| 商品コード | MAX0034R |
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ワンポイントアドバイス
レッドハット社の以下のサイトの情報もご参照ください。
その他以下ページもご参考になさってください。 |
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対象者情報
| 対象者 | ・Data scientists and AI practitioners who want to use Red Hat OpenShift AI to build and train ML models
・Developers who want to build and integrate AI/ML enabled applications
・Developers, data scientists, and AI practitioners who want to automate their ML workflows
・MLOps engineers responsible for operationalizing the ML lifecycle on Red Hat OpenShift AI
| | 前提条件 | □Experience with Git is required
□Experience in Python development is required, or completion of the Python Programming with Red Hat (AD141) course
□Experience in Red Hat OpenShift is required, or completion of the Red Hat OpenShift Developer II: Building and Deploying Cloud-native Applications (DO288) course
□Basic experience in the AI, data science, and machine learning fields is recommended
関連付加情報の レッドハット スキル アセスメント で受講に必要なスキルを有しているかご判断いただけます。
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学習内容の詳細
| コース概要 | Red Hat ラーニング サブスクリプション コースは、自分のペースで進められるトレーニング、ライブ仮想クラス、認定試験 を組み合わせた 365 日間のサブスクリプション製品で、強化された柔軟な学習体験を提供します。
Red Hat OpenShift AI での AI/ML アプリケーションの開発とデプロイの概要。
「Red Hat OpenShift AI での AI/ML アプリケーションの開発とデプロイ (AI267)」では、Red Hat OpenShift を使用して AI/ML アプリケーションを開発およびデプロイするための基礎知識を学生に提供します。 このコースでは、実践的な経験を通して、Red Hat OpenShift AI を使用して機械学習モデルをトレーニング、開発、デプロイするためのコアスキルを習得できます。
| | 学習目標 | ● Introduction to Red Hat OpenShift AI
● Data Science Projects
● Jupyter Notebooks
● Red Hat OpenShift AI Installation
● User and Resources Management
● Custom Notebook Images
● Introduction to Machine Learning
● Training Models
● Enhancing Model Training with RHOAI
● Introduction to Model Serving
● Model Serving in Red Hat OpenShift AI
● Introduction to Data Science Pipelines
● Working with Pipelines
● Controlling Pipelines and Experiments
| | 学習内容 | 1. Introduction to Red Hat OpenShift AI
- Identify the main features of Red Hat OpenShift AI, and describe the architecture and components of Red Hat AI.
2. Data Science Projects
- Organize code and configuration by using data science projects, workbenches, and data connections
3. Jupyter Notebooks
- Use Jupyter notebooks to execute and test code interactively
4. Red Hat OpenShift AI Installation
- Install Red Hat OpenShift AI and manage Red Hat OpenShift AI components
5. User and Resource Management
- Manage Red Hat OpenShift AI users and allocate resources
6. Custom Notebook Images
- Create and import custom notebook images in Red Hat OpenShift AI
7. Introduction to Machine Learning
- Describe basic machine learning concepts, different types of machine learning, and machine learning workflows
8. Training Models
- Train models by using default and custom workbenches
9. Enhancing Model Training with RHOAI
- Use RHOAI to apply best practices in machine learning and data science
10. Introduction to Model Serving
- Describe the concepts and components required to export, share and serve trained machine learning models
11. Model Serving in Red Hat OpenShift AI
- Serve trained machine learning models with OpenShift AI
12. Introduction to Data Science Pipelines
- Define and set up Data Science Pipelines
13. Working with Pipelines
- Create data science pipelines with the Kubeflow SDK and Elyra
14. Controlling Pipelines and Experiments
- Configure, monitor, and track pipelines with artifacts, metrics, and experiments |
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関連試験や資格との関係
| Red Hat認定試験 | EX267 Red Hat 認定 スペシャリスト OpenShift AI 試験 |
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ご注意・ご連絡事項
・レッドハット株式会社のラーニングサブスクリプションはお申込み確認後、お申込みの取り消しはできません。
・ラーニングサブスクリプションの有効期間は1年間です。
| ・Red Hatアカウントは所定欄に必ずご記入お願いいたします。
・開始日は、ご発注日から7営業日以降の余裕を持った日付を入力いただくようお願いいたします。
・当プロダクトは、教育担当者ID発行の対象外です。作成希望にチェックを入れられても、発行できませんのでご注意ください。
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