AI253

Creating Machine Learning Models with Python and Red Hat OpenShift AI

PREREQUISITI

È richiesta esperienza con Git, in Red Hat OpenShift o il completamento del corso DO288. È consigliata un'esperienza di base nei campi dell'intelligenza artificiale, della data science e del machine learning.

DURATA

5 giorni

PREZZO (per persona)

2.360 € + IVA

MODALITÀ DI EROGAZIONE

Open Enrollement, OnSite

Per chi è pensato il corso?

Data scientist e professionisti dell’IA che desiderano utilizzare Red Hat OpenShift AI per costruire e addestrare modelli di ML
Sviluppatori che desiderano creare e integrare applicazioni abilitate all’AI/ML
Ingegneri MLOps responsabili dell’installazione, della configurazione, del deploy e del monitoraggio di applicazioni AI/ML su Red Hat OpenShift AI

Descrizione del corso

Python è un linguaggio di programmazione molto diffuso, utilizzato da amministratori di sistema, data scientist e sviluppatori per creare applicazioni, eseguire analisi statistiche e addestrare modelli di AI/ML. Questo corso introduce il linguaggio Python e insegna agli studenti i concetti di base dell’apprendimento automatico e i diversi tipi di apprendimento automatico. Il corso aiuta gli studenti a sviluppare competenze fondamentali come l’utilizzo di Red Hat OpenShift AI per addestrare modelli di ML e come applicare le best practice durante l’addestramento dei modelli attraverso l’esperienza pratica.

Questo corso si basa su Python 3, RHEL 9.0, Red Hat OpenShift ® 4.14 e Red Hat OpenShift AI 2.8

Prerequisiti per accedere al corso

È richiesta esperienza con Git
È richiesta esperienza in Red Hat OpenShift o il completamento del corso Red Hat OpenShift Developer II: Building and Deploying Cloud-native Applications (DO288).
È consigliata un’esperienza di base nei campi dell’intelligenza artificiale, della scienza dei dati e del machine learning.

Obiettivi del corso

Le organizzazioni raccolgono e archiviano grandi quantità di informazioni da più fonti. Con Red Hat OpenShift AI, le organizzazioni dispongono di una piattaforma pronta ad analizzare i dati, a visualizzare tendenze e schemi e a prevedere i risultati aziendali futuri utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale.

Dopo aver seguito questo corso, comprenderete le basi dell’architettura Red Hat OpenShift AI. Sarete in grado di organizzare il codice e la configurazione utilizzando progetti di data science, workbench e connessioni dati. Sarete inoltre in grado di eseguire e testare il codice in modo interattivo utilizzando i notebook Jupyter. Questo corso è il punto di partenza per il percorso di apprendimento AI/ML in cui imparerete a creare e mantenere i flussi di lavoro AI/ML.

Programma del corso

Sintassi di base di Python

Esplorare la sintassi e la semantica di base di Pytho

Componenti del linguaggio

Comprendere le caratteristiche e gli operatori di base del flusso di controllo

Collezioni

Scrivere programmi che manipolano dati composti utilizzando liste, insiemi, tuple e dizionari

Funzioni

Decomporre i programmi in funzioni componibili

Moduli

Organizzate il vostro codice usando i moduli per ottenere flessibilità e riutilizzo

Le classi in Python

Esplorare la programmazione orientata agli oggetti (OOP) con classi e oggetti

Eccezioni

Gestire gli errori di runtime utilizzando le eccezioni

Input e Output

Implementare programmi che leggono e scrivono file

Strutture di dati

Utilizzare strutture di dati avanzate come i generatori e le comprensioni per ridurre il codice boilerplate

Parsing di JSON

Leggere e scrivere dati JSON

Debug

Eseguire il debug dei programmi Python utilizzando il debugger Python (pdb)

Introduzione all’apprendimento automatico

Descrivere i concetti di base dell’apprendimento automatico, i diversi tipi di apprendimento automatico e i flussi di lavoro dell’apprendimento automatico

Formazione dei modelli

Addestrare i modelli utilizzando i workbench predefiniti e personalizzati

Migliorare l’addestramento dei modelli con RHOAI

Utilizzare RHOAI per applicare le migliori pratiche di apprendimento automatico e scienza dei dati

Il programma del corso è soggetto a modifiche in base alle innovazioni nelle tecnologie e all’evoluzione degli argomenti trattati. Per chiarimenti su obiettivi e specifici argomenti contatta: training@extraordy.com

Dopo il corso

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