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Introduction to AI/ML Toolkits with Kubeflow (LFS147)

Kubeflow の起源、デプロイメント オプション、個々のコンポーネント、および共通の統合について調べます。

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対象者
このコースは、開発者、エンジニア、データ サイエンティスト、または Kubernetes の力を利用する機械学習ツール キットの構造を理解することに興味がある人を対象に設計されています。
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学習内容
このコースを終了するまでに、Kubeflow のアーキテクチャと主要コンポーネントを理解し、Kubeflow 内でのデータの準備、モデルのトレーニング、提供、管理の方法を理解できるようになります。
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身につく知識
Kubeflow を使用して実際の ML プロジェクトをデプロイする準備が整い、また、Kubeflow コミュニティに貢献するために必要なスキルと知識も得られます。
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おもなテーマ
Image コースのご案内
Image 第 1 章 モデル適用の関係と再現性の力
Image 第2章 モデル開発ライフサイクル
Image 第 3 章 MLOP と機械学習ツールキットの台頭
Image 第 4 章 Kubeflow の起源
Image 第5章 Kubeflow ディストリビューション
Image 第6章 Kubeflow ダッシュボードとノートブック
Image 第 7 章 統合トレーニング オペレーターと機械学習
Image 第8章 Kubeflow パイプライン
Image 第9章 カティブの征服
Image 第10章 一般的な Kubeflow 統合
前提条件
このコースを最大限に活用するには、次のものが必要です。

  • クラウドコンピューティングの経験
  • DevOps とクラウド ネイティブの原則に関する知識 
  • 基本的なプログラミング経験 
  • 技術文書の経験
  • オープンソース プロジェクト全般の経験。
  • Kubernetes の基本的な理解は役に立つかもしれませんが、必須ではありません
レビュー
2024年9月
コースの内容と提供方法は、とにかく素晴らしかったです。レイアウトから情報の簡潔さまで、関連する主題や分野をわかりやすく説明してくれました。最高点です。初心者や私のような熱心な技術愛好家にとって、素晴らしい入門コースです。
2024年6月
わかりやすい説明が気に入りました。
2024年6月
全体として、このコースは Kubeflow 入門コースとして優れており、人々が Kubeflow の旅を始めるのに役立ちます。
2024年6月
コースのあらゆる詳細が、私が素早く学習するのに役立ちます。
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$0
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登録
含まれているもの
Image オンライン、セルフペース
Image 10〜12時間分のコース教材
Image ディスカッション フォーラム
Image オンラインコースへの無制限のアクセス
Image デジタル バッジ
コースの評価
4.4 / 5つ星
経験レベル： 初心者
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