DevOps und Machine Learning: AWS

Kursüberblick

Die Weiterbildung DevOps und Machine Learning: AWS vermittelt technische und methodische Kompetenzen zur Entwicklung, Bereitstellung und Automatisierung von Machine-Learning-Prozessen in AWS-Umgebungen. Die Inhalte werden entlang von ML-Workflows, Cloud-Infrastruktur und DevOps-Prozessen strukturiert aufgebaut. Machine-Learning-Workflows Datenquellen und Modellanforderungen fachlich einordnen Trainings-, Test- und Validierungsdaten vorbereiten Modelle für ausgewählte Anwendungsfälle trainieren Modellergebnisse anhand geeigneter Metriken bewerten AWS für ML-Anwendungen AWS-Dienste für Datenverarbeitung und Modelltraining nutzen Speicher-, Rechen- und Netzwerkressourcen einordnen Modelle in cloudbasierte Anwendungen integrieren Sicherheits- und Zugriffskonzepte berücksichtigen DevOps und Automatisierung Build-, Test- und Deployment-Prozesse strukturieren CI/CD-Pipelines für ML-Anwendungen vorbereiten Versionierung von Code, Daten und Modellen nachvollziehen Automatisierte Abläufe für Training und Bereitstellung umsetzen Betrieb und Qualitätssicherung Modellverhalten und Systemzustände überwachen Fehlerquellen in Daten, Code und Infrastruktur analysieren Monitoring, Logging und Dokumentation einsetzen Optimierungen für stabile ML-Betriebsprozesse ableiten Die Weiterbildung befähigt zur Entwicklung, Automatisierung und Bereitstellung von Machine-Learning-Anwendungen in AWS-basierten DevOps-Umgebungen.

Nächste Termine

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