Przejdź do treści
Technologie / Sztuczna inteligencja

MLOps: zarządzanie cyklem życia modeli AI

Szkolenie z wdrażania praktyk MLOps w celu automatyzacji procesów budowy, testowania, wdrażania i monitorowania modeli AI w środowiskach produkcyjnych. Program koncentruje się na pipeline'ach ML gotowych do produkcji i doskonałości operacyjnej. Warsztat obejmuje praktyczne wdrażanie narzędzi MLOps i najlepszych praktyk. Metodyka inspirowana DevOps zapewnia niezawodne i skalowalne zarządzanie systemami AI.

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Skuteczne wykorzystanie nowoczesnych narzędzi i metodyk kompetencje techniczne stają się kluczowym atutem na rynku pracy. Szkolenie z wdrażania praktyk MLOps w celu automatyzacji procesów budowy, testowania, wdrażania i monitorowania modeli AI w środowiskach produkcyjnych. Program koncentruje się na pipeline’ach ML gotowych do produkcji i doskonałości operacyjnej.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: Automatyzacja potoków uczenia maszynowego zredukuje czas wprowadzania do produkcji dla modeli AI o 60%., Niezawodne procesy wdrażania zapewnią stałą wydajność modeli w środowiskach produkcyjnych., Systemy monitorowania i alertów umożliwią proaktywną konserwację i optymalizację wydajności., Praktyki kontroli wersji i odtwarzalności zwiększą zarządzanie modelami i zgodność.. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.

Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: Inżynierowie ML, Zespoły DevOps, Inżynierowie platform ML.

Co wyróżnia nasze podejście?

W EITT stawiamy na naukę przez działanie — każde szkolenie zawiera rozbudowaną część praktyczną. W ciągu 3 dni intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.

Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.

Korzyści

  • Automatyzacja potoków uczenia maszynowego zredukuje czas wprowadzania do produkcji dla modeli AI o 60%.
  • Niezawodne procesy wdrażania zapewnią stałą wydajność modeli w środowiskach produkcyjnych.
  • Systemy monitorowania i alertów umożliwią proaktywną konserwację i optymalizację wydajności.
  • Praktyki kontroli wersji i odtwarzalności zwiększą zarządzanie modelami i zgodność.
  • Skalowalne projektowanie infrastruktury zapewni wsparcie dla rosnących obciążeń AI.
  • Możliwości reagowania na incydenty zminimalizują przestoje i wpływ na biznes.
  • Wdrożenie najlepszych praktyk zapewni doskonałość operacyjną w zarządzaniu systemami AI.

Dla kogo jest to szkolenie?

Inżynierowie ML
Zespoły DevOps
Inżynierowie platform ML
Inżynierowie danych
Inżynierowie niezawodności systemów
Specjaliści infrastruktury AI
Inżynierowie chmury
Menedżerowie operacji technicznych

Wymagania wstępne

  • Doświadczenie w rozwijaniu modeli uczenia maszynowego i ich wdrażaniu
  • Znajomość praktyk DevOps i potoków CI/CD
  • Umiejętność pracy z platformami chmurowymi i technologiami konteneryzacji
  • Podstawowa wiedza o systemach monitorowania i automatyzacji infrastruktury

Program szkolenia

01

Zarządzanie cyklem życia ML

  • CI/CD dla machine learning
  • Strategie wersjonowania modeli
  • Infrastruktura jako kod dla ML
02

Automatyczne uczenie i testowanie modeli

  • Automatyczna walidacja danych
  • Potoki uczenia modeli
  • Ramy testów A/B
  • Monitorowanie wydajności
  • 3. Wdrażanie i serwowanie w produkcji
  • Architektury serwowania modeli
  • Strategie konteneryzacji
  • Balansowanie obciążenia i skalowanie
  • Wdrożenia blue-green
03

Monitorowanie i konserwacja

  • Wykrywanie dryftu modeli
  • Alerty degradacji wydajności
  • Automatyczne wyzwalacze ponownego treningu
  • Procedury reagowania na incydenty

Formy realizacji

Online

  • Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
  • Interaktywne sesje na żywo z trenerem
  • Materiały dostępne przez 30 dni
  • Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

  • Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
  • Intensywne warsztaty praktyczne
  • Networking z innymi uczestnikami
  • Pełne skupienie na nauce

Najczęściej zadawane pytania

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Do udziału w szkoleniu MLOps: zarządzanie cyklem życia modeli AI zalecamy: Doświadczenie w rozwijaniu modeli uczenia maszynowego i ich wdrażaniu; Znajomość praktyk DevOps i potoków CI/CD; Umiejętność pracy z platformami chmurowymi i technologiami konteneryzacji.

W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?

Szkolenie trwa 3 dni i jest dostępne w formacie online oraz stacjonarnym. Zajęcia prowadzone są w godzinach 9:00-16:00. Możemy również dopasować harmonogram do potrzeb Twojego zespołu.

Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?

Szkolenie jest skierowane do: Inżynierowie ML; Zespoły DevOps; Inżynierowie platform ML.

Monika Fengler
Monika Fengler Opiekun szkolenia

Poproś o ofertę

Możliwości dofinansowania

Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy

Zaufali nam

Szkolimy zespoły największych polskich firm

ING Bank - klient EITT
mBank - klient EITT
PKO Bank Polski - klient EITT
PZU - klient EITT
Allianz - klient EITT
T-Mobile - klient EITT
KGHM - klient EITT
PGE - klient EITT
IKEA - klient EITT
InPost - klient EITT
Leroy Merlin - klient EITT
ZUS - klient EITT

Zainteresowany tym szkoleniem?

Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.

500+ ekspertów
2500+ szkoleń w ofercie
ISO 9001 certyfikat jakości
Zapytaj o szkolenie
Zadzwoń do nas +48 22 487 84 90