Onderwerp
Automatisering & ICT/IT
Communicatie
Financieel
HR
Inkoop & logistiek
Management
Secretarieel & Administratief
Marketing
Opleiding & Onderwijs
Persoonlijke Effectiviteit
Productie, techniek & bouw
Kwaliteit- & Projectmanagement
Sales
Vitaliteit & Gezondheid
Taalcursus
Zorg & Verzorging
Juridisch
Internet & Media
Arbo & Veiligheid
Hobby & Vrije Tijd
Vastgoed & Makelaardij
Abonnementen
Locatie
Niveau
Type
Keurmerk

Opleidingen

68.931 resultaten

jBPM and Drools (in company)

Overview jBPM is een Business Process Management Suite ( BPM S) geschreven in Java . Drools is een Business Rules Management Suite (BRMS). Integratie van beide verbetert de bedrijfslogica, wat resulteert in een optimale specificatie. Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en bedrijfsanalisten die j BPM in een applicatie willen installeren. Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Wissel domeinmodellen en diagrammen uit tussen verschillende tools Maak een brug naar een kloof tussen het proces tussen ontwerp en de procesimplementatie Standaardiseer een bedrijfsprocesmodel en notatie  Requirements An understanding of JavaScript logic Audience Business Analyst Developers Indeling van de cursus Interactieve lezing en discussie. Veel oefeningen en oefenen. Praktische implementatie in een live-labomgeving. Cursusaanpassingsopties Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen. Course Outline Introduction jBPM and Drools Consoles and components used in jBPM Management suites: rules and functions Traditional Programming and Declarative Programming Traditional programming and declarative programming used in Drools Stateful sessions Stateless sessions Persistence and Transactions in jBPM Persistence components Transaction and persistence dependencies Persistence API Configuring the Application Configuring jBPM and rules Configurng a folder directory Creating a new project Process Desigining the Application Implementing elements Adding gateways Handling human tasks External Integration for the Application Creating a GitHub repository to handle the project Integrating a remote API Enabling Servlets Importing the project into jBPM Testing the Application Tracking issues with JBoss Summary and Conclusion . Onze on line trainingen worden door een live instructeur verzorgd. Onze DaDesktop® -technologie creeert een digitale leeromgeving (en indien nodig een geclusterde enterprise infrastructuur) waarmee opdrachten en oefeningen uitgevoerd kunnen worden. De deelnemers (en de trainer) hebben toegang tot deze virtuele leeromgeving via de browser zodat hij/zij oefeningen kan doen die real time ingezien kunnen worden door de trainer. De trainer monitort niet alleen de voortgang van de prakitische oefeningen maar kan ook te hulp schieten en ingrijpen mocht dat nodig zijn. Onze remote trainingen verschillen niet van onze klassikale cursussen zowel qua duur, interactiviteit, praktische oefeningen als het cursusmateriaal. Door de flexibiliteit in de trainingsopbouw, de hoge mate van interactie tussen trainer en deelnemer en de hands-on oefeningen zijn onze onlinetrainingen zeer efficiënte en effectief. Ook onze in-company trainingen leveren wij on line met live instructeur.
In-company / Maatwerk
max 10

OptaPlanner in Practice

Overview Deze cursus gebruikt een praktische benadering in het leren gebruiken van OptaPlanner . Het biedt deelnemers de handvaten die nodig zijn om de basisfuncties de applicatie te kunnen uitvoeren.   Course Outline Planner introduction What is OptaPlanner? What is a planning problem? Use Cases and examples Bin Packaging Problem Example Problem statement Problem size Domain model diagram Main method Solver configuration Domain model implementation Score configuration Travelling Salesman Problem (TSP) Problem statement Problem size Domain model Main method Chaining Solver configuration Domain model implementation Score configuration Planner configuration Overview Solver configuration Model your planning problem Use the Solver Score calculation Score terminology Choose a Score definition Calculate the Score Score calculation performance tricks Reusing the Score calculation outside the Solver Optimization algorithms Search space size in the real world Does Planner find the optimal solution? Architecture overview Optimization algorithms overview Which optimization algorithms should I use? SolverPhase Scope overview Termination SolverEventListener Custom SolverPhase Move and neighborhood selection Move and neighborhood introduction Generic Move Selectors Combining multiple MoveSelectors EntitySelector ValueSelector General Selector features Custom moves Construction heuristics First Fit Best Fit Advanced Greedy Fit the Cheapest insertion Regret insertion Local search Local Search concepts Hill Climbing (Simple Local Search) Tabu Search Simulated Annealing Late Acceptance Step counting hill climbing Late Simulated Annealing (experimental) Using a custom Termination, MoveSelector, EntitySelector, ValueSelector or Acceptor Evolutionary algorithms Evolutionary Strategies Genetic Algorithms Hyperheuristics Exact methods Brute Force Depth-first Search Benchmarking and tweaking Finding the best Solver configuration Doing a benchmark Benchmark report Summary statistics Statistics per dataset (graph and CSV) Advanced benchmarking Repeated planning Introduction to repeated planning Backup planning Continuous planning (windowed planning) Real-time planning (event based planning) Drools Short introduction to Drools Writing Score Function in Drools Integration Overview Persistent storage SOA and ESB Other environment . Onze on line trainingen worden door een live instructeur verzorgd. Onze DaDesktop® -technologie creeert een digitale leeromgeving (en indien nodig een geclusterde enterprise infrastructuur) waarmee opdrachten en oefeningen uitgevoerd kunnen worden. De deelnemers (en de trainer) hebben toegang tot deze virtuele leeromgeving via de browser zodat hij/zij oefeningen kan doen die real time ingezien kunnen worden door de trainer. De trainer monitort niet alleen de voortgang van de prakitische oefeningen maar kan ook te hulp schieten en ingrijpen mocht dat nodig zijn. Onze remote trainingen verschillen niet van onze klassikale cursussen zowel qua duur, interactiviteit, praktische oefeningen als het cursusmateriaal. Door de flexibiliteit in de trainingsopbouw, de hoge mate van interactie tussen trainer en deelnemer en de hands-on oefeningen zijn onze onlinetrainingen zeer efficiënte en effectief. Ook onze in-company trainingen leveren wij on line met live instructeur.
€4.500
Klassikaal
max 10

OptaPlanner in Practice (in company)

Overview Deze cursus gebruikt een praktische benadering in het leren gebruiken van OptaPlanner . Het biedt deelnemers de handvaten die nodig zijn om de basisfuncties de applicatie te kunnen uitvoeren.   Course Outline Planner introduction What is OptaPlanner? What is a planning problem? Use Cases and examples Bin Packaging Problem Example Problem statement Problem size Domain model diagram Main method Solver configuration Domain model implementation Score configuration Travelling Salesman Problem (TSP) Problem statement Problem size Domain model Main method Chaining Solver configuration Domain model implementation Score configuration Planner configuration Overview Solver configuration Model your planning problem Use the Solver Score calculation Score terminology Choose a Score definition Calculate the Score Score calculation performance tricks Reusing the Score calculation outside the Solver Optimization algorithms Search space size in the real world Does Planner find the optimal solution? Architecture overview Optimization algorithms overview Which optimization algorithms should I use? SolverPhase Scope overview Termination SolverEventListener Custom SolverPhase Move and neighborhood selection Move and neighborhood introduction Generic Move Selectors Combining multiple MoveSelectors EntitySelector ValueSelector General Selector features Custom moves Construction heuristics First Fit Best Fit Advanced Greedy Fit the Cheapest insertion Regret insertion Local search Local Search concepts Hill Climbing (Simple Local Search) Tabu Search Simulated Annealing Late Acceptance Step counting hill climbing Late Simulated Annealing (experimental) Using a custom Termination, MoveSelector, EntitySelector, ValueSelector or Acceptor Evolutionary algorithms Evolutionary Strategies Genetic Algorithms Hyperheuristics Exact methods Brute Force Depth-first Search Benchmarking and tweaking Finding the best Solver configuration Doing a benchmark Benchmark report Summary statistics Statistics per dataset (graph and CSV) Advanced benchmarking Repeated planning Introduction to repeated planning Backup planning Continuous planning (windowed planning) Real-time planning (event based planning) Drools Short introduction to Drools Writing Score Function in Drools Integration Overview Persistent storage SOA and ESB Other environment . Onze on line trainingen worden door een live instructeur verzorgd. Onze DaDesktop® -technologie creeert een digitale leeromgeving (en indien nodig een geclusterde enterprise infrastructuur) waarmee opdrachten en oefeningen uitgevoerd kunnen worden. De deelnemers (en de trainer) hebben toegang tot deze virtuele leeromgeving via de browser zodat hij/zij oefeningen kan doen die real time ingezien kunnen worden door de trainer. De trainer monitort niet alleen de voortgang van de prakitische oefeningen maar kan ook te hulp schieten en ingrijpen mocht dat nodig zijn. Onze remote trainingen verschillen niet van onze klassikale cursussen zowel qua duur, interactiviteit, praktische oefeningen als het cursusmateriaal. Door de flexibiliteit in de trainingsopbouw, de hoge mate van interactie tussen trainer en deelnemer en de hands-on oefeningen zijn onze onlinetrainingen zeer efficiënte en effectief. Ook onze in-company trainingen leveren wij on line met live instructeur.
In-company / Maatwerk
max 10

Kubeflow Fundamentals

Overview Kubeflow is a toolkit for making Machine Learning (ML) on Kubernetes easy, portable and scalable. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to build, deploy, and manage machine learning workflows on Kubernetes. By the end of this training, participants will be able to: Install and configure Kubeflow on premise and in the cloud. Build, deploy, and manage ML workflows based on Docker containers and Kubernetes. Run entire machine learning pipelines on diverse architectures and cloud environments. Using Kubeflow to spawn and manage Jupyter notebooks. Build ML training, hyperparameter tuning, and serving workloads across multiple platforms. Format of the Course Interactive lecture and discussion. Lots of exercises and practice. Hands-on implementation in a live-lab environment. Course Customization Options To request a customized training for this course, please contact us to arrange. To learn more about Kubeflow, please visit: https://github.com/kubeflow/kubeflow Requirements Familiarity with Python syntax  Experience with Tensorflow, PyTorch, or other machine learning framework A public cloud provider account (optional)  Audience Developers Data scientists Course Outline Introduction Overview of Kubeflow Features and Components Containers, manifests, etc. Overview of a Machine Learning Pipeline Training, testing, tuning, deploying, etc. Deploying Kubeflow to a Kubernetes Cluster Preparing the execution environment (training cluster, production cluster, etc.) Downloading, installing and customizing. Running a Machine Learning Pipeline on Kubernetes Building a TensorFlow pipeline. Building a PyTorch pipleline. Visualizing the Results Exporting and visualizing pipeline metrics Customizing the Execution Environment Customizing the stack for diverse infrastructures Upgrading a Kubeflow deployment Running Kubeflow on Public Clouds AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform Managing Production Workflows Running with GitOps methodology Scheduling jobs Spawning Jupyter notebooks Troubleshooting Summary and Conclusion . Onze on line trainingen worden door een live instructeur verzorgd. Onze DaDesktop® -technologie creeert een digitale leeromgeving (en indien nodig een geclusterde enterprise infrastructuur) waarmee opdrachten en oefeningen uitgevoerd kunnen worden. De deelnemers (en de trainer) hebben toegang tot deze virtuele leeromgeving via de browser zodat hij/zij oefeningen kan doen die real time ingezien kunnen worden door de trainer. De trainer monitort niet alleen de voortgang van de prakitische oefeningen maar kan ook te hulp schieten en ingrijpen mocht dat nodig zijn. Onze remote trainingen verschillen niet van onze klassikale cursussen zowel qua duur, interactiviteit, praktische oefeningen als het cursusmateriaal. Door de flexibiliteit in de trainingsopbouw, de hoge mate van interactie tussen trainer en deelnemer en de hands-on oefeningen zijn onze onlinetrainingen zeer efficiënte en effectief. Ook onze in-company trainingen leveren wij on line met live instructeur.
€4.620
Klassikaal
max 10

Kubeflow Fundamentals (in company)

Overview Kubeflow is a toolkit for making Machine Learning (ML) on Kubernetes easy, portable and scalable. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to build, deploy, and manage machine learning workflows on Kubernetes. By the end of this training, participants will be able to: Install and configure Kubeflow on premise and in the cloud. Build, deploy, and manage ML workflows based on Docker containers and Kubernetes. Run entire machine learning pipelines on diverse architectures and cloud environments. Using Kubeflow to spawn and manage Jupyter notebooks. Build ML training, hyperparameter tuning, and serving workloads across multiple platforms. Format of the Course Interactive lecture and discussion. Lots of exercises and practice. Hands-on implementation in a live-lab environment. Course Customization Options To request a customized training for this course, please contact us to arrange. To learn more about Kubeflow, please visit: https://github.com/kubeflow/kubeflow Requirements Familiarity with Python syntax  Experience with Tensorflow, PyTorch, or other machine learning framework A public cloud provider account (optional)  Audience Developers Data scientists Course Outline Introduction Overview of Kubeflow Features and Components Containers, manifests, etc. Overview of a Machine Learning Pipeline Training, testing, tuning, deploying, etc. Deploying Kubeflow to a Kubernetes Cluster Preparing the execution environment (training cluster, production cluster, etc.) Downloading, installing and customizing. Running a Machine Learning Pipeline on Kubernetes Building a TensorFlow pipeline. Building a PyTorch pipleline. Visualizing the Results Exporting and visualizing pipeline metrics Customizing the Execution Environment Customizing the stack for diverse infrastructures Upgrading a Kubeflow deployment Running Kubeflow on Public Clouds AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform Managing Production Workflows Running with GitOps methodology Scheduling jobs Spawning Jupyter notebooks Troubleshooting Summary and Conclusion . Onze on line trainingen worden door een live instructeur verzorgd. Onze DaDesktop® -technologie creeert een digitale leeromgeving (en indien nodig een geclusterde enterprise infrastructuur) waarmee opdrachten en oefeningen uitgevoerd kunnen worden. De deelnemers (en de trainer) hebben toegang tot deze virtuele leeromgeving via de browser zodat hij/zij oefeningen kan doen die real time ingezien kunnen worden door de trainer. De trainer monitort niet alleen de voortgang van de prakitische oefeningen maar kan ook te hulp schieten en ingrijpen mocht dat nodig zijn. Onze remote trainingen verschillen niet van onze klassikale cursussen zowel qua duur, interactiviteit, praktische oefeningen als het cursusmateriaal. Door de flexibiliteit in de trainingsopbouw, de hoge mate van interactie tussen trainer en deelnemer en de hands-on oefeningen zijn onze onlinetrainingen zeer efficiënte en effectief. Ook onze in-company trainingen leveren wij on line met live instructeur.
In-company / Maatwerk
max 10

Kubeflow on IBM Cloud

Overview Kubeflow is a framework for running Machine Learning workloads on Kubernetes. TensorFlow is one of the most popular machine learning libraries. Kubernetes is an orchestration platform for managing containerized applications. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). By the end of this training, participants will be able to: Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). Use IKS to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on IBM Cloud. Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production. Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel. Leverage other IBM Cloud services to extend an ML application. Format of the Course Interactive lecture and discussion. Lots of exercises and practice. Hands-on implementation in a live-lab environment. Course Customization Options To request a customized training for this course, please contact us to arrange. Requirements An understanding of machine learning concepts. Knowledge of cloud computing concepts. A general understanding of containers (Docker) and orchestration (Kubernetes). Some Python programming experience is helpful. Experience working with a command line. Audience Data science engineers. DevOps engineers interesting in machine learning model deployment. Infrastructure engineers interesting in machine learning model deployment. Software engineers wishing to automate the integration and deployment of machine learning features with their application. Course Outline Introduction Kubeflow on IKS vs on-premise vs on other public cloud providers Overview of Kubeflow Features on IBM Cloud IKS IBM Cloud Object Storage Overview of Environment Setup Preparing virtual machines Setting up a Kubernetes cluster Setting up Kubeflow on IBM Cloud Installing Kubeflow through IKS Coding the Model Choosing an ML algorithm Implementing a TensorFlow CNN model Reading the Data Accessing the MNIST dataset Pipelines on IBM Cloud Setting up an end-to-end Kubeflow pipeline Customizing Kubeflow Pipelines Running an ML Training Job Training an MNIST model Deploying the Model Running TensorFlow Serving on IKS Integrating the Model into a Web Application Creating a sample application Sending prediction requests Administering Kubeflow Monitoring with Tensorboard Managing logs Securing a Kubeflow Cluster Setting up authentication and authorization Troubleshooting Summary and Conclusion . Onze on line trainingen worden door een live instructeur verzorgd. Onze DaDesktop® -technologie creeert een digitale leeromgeving (en indien nodig een geclusterde enterprise infrastructuur) waarmee opdrachten en oefeningen uitgevoerd kunnen worden. De deelnemers (en de trainer) hebben toegang tot deze virtuele leeromgeving via de browser zodat hij/zij oefeningen kan doen die real time ingezien kunnen worden door de trainer. De trainer monitort niet alleen de voortgang van de prakitische oefeningen maar kan ook te hulp schieten en ingrijpen mocht dat nodig zijn. Onze remote trainingen verschillen niet van onze klassikale cursussen zowel qua duur, interactiviteit, praktische oefeningen als het cursusmateriaal. Door de flexibiliteit in de trainingsopbouw, de hoge mate van interactie tussen trainer en deelnemer en de hands-on oefeningen zijn onze onlinetrainingen zeer efficiënte en effectief. Ook onze in-company trainingen leveren wij on line met live instructeur.
€4.620
Klassikaal
max 10

Kubeflow on IBM Cloud (in company)

Overview Kubeflow is a framework for running Machine Learning workloads on Kubernetes. TensorFlow is one of the most popular machine learning libraries. Kubernetes is an orchestration platform for managing containerized applications. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). By the end of this training, participants will be able to: Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). Use IKS to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on IBM Cloud. Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production. Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel. Leverage other IBM Cloud services to extend an ML application. Format of the Course Interactive lecture and discussion. Lots of exercises and practice. Hands-on implementation in a live-lab environment. Course Customization Options To request a customized training for this course, please contact us to arrange. Requirements An understanding of machine learning concepts. Knowledge of cloud computing concepts. A general understanding of containers (Docker) and orchestration (Kubernetes). Some Python programming experience is helpful. Experience working with a command line. Audience Data science engineers. DevOps engineers interesting in machine learning model deployment. Infrastructure engineers interesting in machine learning model deployment. Software engineers wishing to automate the integration and deployment of machine learning features with their application. Course Outline Introduction Kubeflow on IKS vs on-premise vs on other public cloud providers Overview of Kubeflow Features on IBM Cloud IKS IBM Cloud Object Storage Overview of Environment Setup Preparing virtual machines Setting up a Kubernetes cluster Setting up Kubeflow on IBM Cloud Installing Kubeflow through IKS Coding the Model Choosing an ML algorithm Implementing a TensorFlow CNN model Reading the Data Accessing the MNIST dataset Pipelines on IBM Cloud Setting up an end-to-end Kubeflow pipeline Customizing Kubeflow Pipelines Running an ML Training Job Training an MNIST model Deploying the Model Running TensorFlow Serving on IKS Integrating the Model into a Web Application Creating a sample application Sending prediction requests Administering Kubeflow Monitoring with Tensorboard Managing logs Securing a Kubeflow Cluster Setting up authentication and authorization Troubleshooting Summary and Conclusion . Onze on line trainingen worden door een live instructeur verzorgd. Onze DaDesktop® -technologie creeert een digitale leeromgeving (en indien nodig een geclusterde enterprise infrastructuur) waarmee opdrachten en oefeningen uitgevoerd kunnen worden. De deelnemers (en de trainer) hebben toegang tot deze virtuele leeromgeving via de browser zodat hij/zij oefeningen kan doen die real time ingezien kunnen worden door de trainer. De trainer monitort niet alleen de voortgang van de prakitische oefeningen maar kan ook te hulp schieten en ingrijpen mocht dat nodig zijn. Onze remote trainingen verschillen niet van onze klassikale cursussen zowel qua duur, interactiviteit, praktische oefeningen als het cursusmateriaal. Door de flexibiliteit in de trainingsopbouw, de hoge mate van interactie tussen trainer en deelnemer en de hands-on oefeningen zijn onze onlinetrainingen zeer efficiënte en effectief. Ook onze in-company trainingen leveren wij on line met live instructeur.
In-company / Maatwerk
max 10

Kubeflow on GCP

Overview Kubeflow is a framework for running Machine Learning workloads on Kubernetes. TensorFlow is one of the most popular machine learning libraries. Kubernetes is an orchestration platform for managing containerized applications. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Google Cloud Platform (GCP). By the end of this training, participants will be able to: Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on GCP and GKE. Use GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on GCP. Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production. Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel. Leverage other GCP services to extend an ML application. Format of the Course Interactive lecture and discussion. Lots of exercises and practice. Hands-on implementation in a live-lab environment. Course Customization Options To request a customized training for this course, please contact us to arrange. Requirements An understanding of machine learning concepts. Knowledge of cloud computing concepts. A general understanding of containers (Docker) and orchestration (Kubernetes). Some Python programming experience is helpful. Experience working with a command line. Audience Data science engineers. DevOps engineers interesting in machine learning model deployment. Infrastructure engineers interesting in machine learning model deployment. Software engineers wishing to automate the integration and deployment of machine learning features with their application. Course Outline Introduction Kubeflow on GCK vs on-premise vs on other public cloud providers Overview of Kubeflow Features on GCP Declarative management of resources GKE autoscaling for machine learning (ML) workloads Secure connections to Jupyter Persistent logs for debugging and troubleshooting GPUs and TPUs to accelerate workloads Overview of Environment Setup Virtual machine preparation Kubernetes cluster setup Kubeflow installation Deploying Kubeflow Deploying  Kubeflow on GCP Deploying Kubeflow across on-premises and cloud environments Deploying Kubeflow on GKE Setting up a custom domain on GKE Pipelines on GCP Setting up an end-to-end Kubeflow pipeline Customizing Kubeflow Pipelines Securing a Kubeflow Cluster Setting up authentication and authorization Using VPC service controls and private GKE Storing, Accessing, Managing Data Understanding shared filesystems and Network Attached Storage (NAS) Using managed file storage services in GCE Running an ML Training Job Training an MNIST model Administering Kubeflow Logging and monitoring Troubleshooting Summary and Conclusion . Onze on line trainingen worden door een live instructeur verzorgd. Onze DaDesktop® -technologie creeert een digitale leeromgeving (en indien nodig een geclusterde enterprise infrastructuur) waarmee opdrachten en oefeningen uitgevoerd kunnen worden. De deelnemers (en de trainer) hebben toegang tot deze virtuele leeromgeving via de browser zodat hij/zij oefeningen kan doen die real time ingezien kunnen worden door de trainer. De trainer monitort niet alleen de voortgang van de prakitische oefeningen maar kan ook te hulp schieten en ingrijpen mocht dat nodig zijn. Onze remote trainingen verschillen niet van onze klassikale cursussen zowel qua duur, interactiviteit, praktische oefeningen als het cursusmateriaal. Door de flexibiliteit in de trainingsopbouw, de hoge mate van interactie tussen trainer en deelnemer en de hands-on oefeningen zijn onze onlinetrainingen zeer efficiënte en effectief. Ook onze in-company trainingen leveren wij on line met live instructeur.
€4.620
Klassikaal
max 10

Kubeflow on GCP (in company)

Overview Kubeflow is a framework for running Machine Learning workloads on Kubernetes. TensorFlow is one of the most popular machine learning libraries. Kubernetes is an orchestration platform for managing containerized applications. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Google Cloud Platform (GCP). By the end of this training, participants will be able to: Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on GCP and GKE. Use GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on GCP. Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production. Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel. Leverage other GCP services to extend an ML application. Format of the Course Interactive lecture and discussion. Lots of exercises and practice. Hands-on implementation in a live-lab environment. Course Customization Options To request a customized training for this course, please contact us to arrange. Requirements An understanding of machine learning concepts. Knowledge of cloud computing concepts. A general understanding of containers (Docker) and orchestration (Kubernetes). Some Python programming experience is helpful. Experience working with a command line. Audience Data science engineers. DevOps engineers interesting in machine learning model deployment. Infrastructure engineers interesting in machine learning model deployment. Software engineers wishing to automate the integration and deployment of machine learning features with their application. Course Outline Introduction Kubeflow on GCK vs on-premise vs on other public cloud providers Overview of Kubeflow Features on GCP Declarative management of resources GKE autoscaling for machine learning (ML) workloads Secure connections to Jupyter Persistent logs for debugging and troubleshooting GPUs and TPUs to accelerate workloads Overview of Environment Setup Virtual machine preparation Kubernetes cluster setup Kubeflow installation Deploying Kubeflow Deploying  Kubeflow on GCP Deploying Kubeflow across on-premises and cloud environments Deploying Kubeflow on GKE Setting up a custom domain on GKE Pipelines on GCP Setting up an end-to-end Kubeflow pipeline Customizing Kubeflow Pipelines Securing a Kubeflow Cluster Setting up authentication and authorization Using VPC service controls and private GKE Storing, Accessing, Managing Data Understanding shared filesystems and Network Attached Storage (NAS) Using managed file storage services in GCE Running an ML Training Job Training an MNIST model Administering Kubeflow Logging and monitoring Troubleshooting Summary and Conclusion . Onze on line trainingen worden door een live instructeur verzorgd. Onze DaDesktop® -technologie creeert een digitale leeromgeving (en indien nodig een geclusterde enterprise infrastructuur) waarmee opdrachten en oefeningen uitgevoerd kunnen worden. De deelnemers (en de trainer) hebben toegang tot deze virtuele leeromgeving via de browser zodat hij/zij oefeningen kan doen die real time ingezien kunnen worden door de trainer. De trainer monitort niet alleen de voortgang van de prakitische oefeningen maar kan ook te hulp schieten en ingrijpen mocht dat nodig zijn. Onze remote trainingen verschillen niet van onze klassikale cursussen zowel qua duur, interactiviteit, praktische oefeningen als het cursusmateriaal. Door de flexibiliteit in de trainingsopbouw, de hoge mate van interactie tussen trainer en deelnemer en de hands-on oefeningen zijn onze onlinetrainingen zeer efficiënte en effectief. Ook onze in-company trainingen leveren wij on line met live instructeur.
In-company / Maatwerk
max 10

Kubeflow on Azure

Overview Kubeflow is a framework for running Machine Learning workloads on Kubernetes. TensorFlow is one of the most popular machine learning libraries. Kubernetes is an orchestration platform for managing containerized applications. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Azure cloud. By the end of this training, participants will be able to: Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on Azure. Use Azure Kubernetes Service (AKS) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on Azure. Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production. Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel. Leverage other AWS managed services to extend an ML application. Format of the Course Interactive lecture and discussion. Lots of exercises and practice. Hands-on implementation in a live-lab environment. Course Customization Options To request a customized training for this course, please contact us to arrange. Requirements An understanding of machine learning concepts. Knowledge of cloud computing concepts. A general understanding of containers (Docker) and orchestration (Kubernetes). Some Python programming experience is helpful. Experience working with a command line. Audience Data science engineers. DevOps engineers interesting in machine learning model deployment. Infrastructure engineers interested in machine learning model deployment. Software engineers wishing to automate the integration and deployment of machine learning features with their application. Course Outline Introduction Kubeflow on Azure vs on-premise vs on other public cloud providers Overview of Kubeflow Features and Architecture Overview of the Deployment Process Activating an Azure Account Preparing and Launching GPU-enabled Virtual Machines Setting up User Roles and Permissions Preparing the Build Environment Selecting a TensorFlow Model and Dataset Packaging Code and Frameworks into a Docker Image Setting up a Kubernetes Cluster Using AKS Staging the Training and Validation Data Configuring Kubeflow Pipelines Launching a Training Job. Visualizing the Training Job in Runtime Cleaning up After the Job Completes Troubleshooting Summary and Conclusion . Onze on line trainingen worden door een live instructeur verzorgd. Onze DaDesktop® -technologie creeert een digitale leeromgeving (en indien nodig een geclusterde enterprise infrastructuur) waarmee opdrachten en oefeningen uitgevoerd kunnen worden. De deelnemers (en de trainer) hebben toegang tot deze virtuele leeromgeving via de browser zodat hij/zij oefeningen kan doen die real time ingezien kunnen worden door de trainer. De trainer monitort niet alleen de voortgang van de prakitische oefeningen maar kan ook te hulp schieten en ingrijpen mocht dat nodig zijn. Onze remote trainingen verschillen niet van onze klassikale cursussen zowel qua duur, interactiviteit, praktische oefeningen als het cursusmateriaal. Door de flexibiliteit in de trainingsopbouw, de hoge mate van interactie tussen trainer en deelnemer en de hands-on oefeningen zijn onze onlinetrainingen zeer efficiënte en effectief. Ook onze in-company trainingen leveren wij on line met live instructeur.
€4.620
Klassikaal
max 10