MLOps Engineering on AWS - Seminar / Kurs von Cegos_Integrata GmbH

Inhalte

  • Module 0: Welcome
  • Module 1: Introduction to MLOps
  • Module 2: MLOps Development
  • Module 3: MLOps Deployment
  • Module 4: Model Monitoring and Operations
  • Module 5: Wrap-up
Methode

  • Module 0: Welcome
  • Module 1: Introduction to MLOps
  • Module 2: MLOps Development
  • Module 3: MLOps Deployment
  • Module 4: Model Monitoring and Operations
  • Module 5: Wrap-up
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Lernziele

Module 0: Welcome
  • Course introduction
Module 1: Introduction to MLOps
  • Machine learning operations
  • Goals of MLOps
  • Communication
  • From DevOps to MLOps
  • ML workflow
  • Scope
  • MLOps view of ML workflow
  • MLOps cases
Module 2: MLOps Development
  • Intro to build, train, and evaluate machine learning models
  • MLOps security
  • Automating
  • Apache Airflow
  • Kubernetes integration for MLOps
  • Amazon SageMaker for MLOps
  • Lab: Bring your own algorithm to an MLOps pipeline
  • Demonstration: Amazon SageMaker
  • Intro to build, train, and evaluate machine learning models
  • Lab: Code and serve your ML model with AWS CodeBuild
  • Activity: MLOps Action Plan Workbook
Module 3: MLOps Deployment
  • Introduction to deployment operations
  • Model packaging
  • Inference
  • Lab: Deploy your model to production
  • SageMaker production variants
  • Deployment strategies
  • Deploying to the edge
  • Lab: Conduct A/B testing
  • Activity: MLOps Action Plan Workbook
Module 4: Model Monitoring and Operations
  • Lab: Troubleshoot your pipeline
  • The importance of monitoring
  • Monitoring by design
  • Lab: Monitor your ML model
  • Human-in-the-loop
  • Amazon SageMaker Model Monitor
  • Demonstration: Amazon SageMaker Pipelines, Model Monitor, model registry, and Feature Store
  • Solving the Problem(s)
  • Activity: MLOps Action Plan Workbook
Module 5: Wrap-up
  • Course review
  • Activity: MLOps Action Plan Workbook
  • Wrap-up
Module 0: Welcome
  • Course introduction
Module 1: Introduction to MLOps
  • Machine learning operations
  • Goals of MLOps
  • Communication
  • From DevOps to MLOps
  • ML workflow
  • Scope
  • MLOps view of ML workflow
  • MLOps cases
Modul ... Mehr Informationen >>

Zielgruppen

  • DevOps Engineers
  • ML Engineers
  • Entwickler/Betriebe mit Verantwortung für die Operationalisierung von ML-Modellen

Termine und Orte

Datum Uhrzeit Dauer Preis
Berlin, DE
08.09.2025 - 10.09.2025 09:00 - 17:00 Uhr 18 h Mehr Informationen > Jetzt buchen ›
Hamburg, DE
21.07.2025 - 23.07.2025 09:00 - 17:00 Uhr 18 h Mehr Informationen > Jetzt buchen ›

+++ Catalog API +++

SG-Seminar-Nr.: 7528506

Anbieter-Seminar-Nr.: 39101

Termine

  • 21.07.2025 - 23.07.2025

    Hamburg, DE

  • 08.09.2025 - 10.09.2025

    Berlin, DE

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  • Last-Minute-Preise
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Der Anbieter ist für den Inhalt verantwortlich.

Veranstaltungsinformation

  • Seminar / Kurs
  • Deutsch
    • Teilnahmebestätigung
  • 18 h
  •  
  • Anbieterbewertung (15)

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