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Codice

AI267

Durata

4 giorni

Prezzo

2.175,00 €

Lingua

Italiano
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Corso
Modalità di pagamento

Il pagamento dell’intera quota di partecipazione ai corsi deve essere effettuato con Bonifico Bancario anticipato alla conferma di attivazione corso, tramite le seguenti coordinate bancarie intestate a Global learning srl:

UNICREDIT IBAN IT 84 Z 02008 05108 000401453196

Termini e condizioni
Oggetto
Oggetto delle presenti Condizioni Generali è la fornitura da parte di Global learning dei propri servizi formativi.
Iscrizione
Le iscrizioni ai corsi nelle date previste dal Calendario Corsi possono essere effettuate tramite prenotazione telefonica o via mail, a cui deve seguire conferma scritta, attraverso la compilazione del Form di iscrizione o inviando via email, debitamente compilato in ogni sua parte e sottoscritto. L’iscrizione è confermata al ricevimento del corrispettivo da parte di Global learning.
Disdetta
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Rinvio e Annullamento Corsi
Global learning potrà, entro 10 giorni lavorativi dalla data di inizio o per cause di forza maggiore anche in data successiva, rinviare o cancellare i corsi, dandone comunicazione scritta o telefonica al Cliente.
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Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267)

Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) provides students with the fundamental knowledge to manage the complete life cycle of modern AI applications. This course helps students build core skills for using Red Hat OpenShift AI to efficiently train, test, deploy, and monitor both predictive and generative AI models at scale.

This course is based on Red Hat OpenShift ® 4.18, and Red Hat OpenShift AI 2.25.

Contenuti del corso
  • Introduction to Red Hat OpenShift AI
  • Using Workbenches for AI/ML Development
  • Fundamentals of Model Serving
  • Serving Generative and Predictive AI Models
  • Monitoring AI Models
  • Introduction to Data Science Pipelines
  • Advanced Kubeflow Pipelines Development and Experiments
  • GenAI Model Selection, Optimization, and Evaluation
  • Building GenAI Applications
Partecipanti
  • ML Engineers responsible for handling the operational tasks of the MLOps/LLMOps lifecycle, such as deployment, automation, and monitoring.
  • Data Scientists who train, deploy, and track their own models.
Prerequisiti
  • Take our free assessment to gauge whether this offering is the best fit for your skills.
  • A basic understanding of machine learning principles and workflows.
  • A basic understanding of Generative AI and Large Language Models (LLMs).
  • Basic 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

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