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GFU Cyrus AG (108)

Skalierbare KI/ML Infrastrukturen - Foundation Skalierbare KI/ML Cluster - Übersicht: zwischen Hype und Realität, Welche Unternehmen und Bereiche können von autoskalierbaren KI/ML-Systemen profitieren, KI/ML-Cluster-Stack: Architektur und Aufbau von...

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GFU Cyrus AG (108)

Überblick über Kubeflow Einführung in das Konzept von Kubeflow, Verständnis der Ziele und Nutzen von Kubeflow, Übersicht über die Hauptkomponenten von Kubeflow , Architektur und Konzepte von Kubeflow Verständnis der Kubernetes-basierten Architektur v...

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tecRacer Consulting GmbH (3)

Könnte Ihr Workflow für maschinelles Lernen (ML) etwas DevOps-Flexibilität vertragen? MLOps Engineering on AWS hilft Ihnen, DevOps-ähnliche Praktiken in die Erstellung, Schulung und Bereitstellung von ML-Modellen einzubringen. ML Data Platform Engine...

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tecRacer Consulting GmbH (3)

Learn how to use the machine learning (ML) pipeline with Amazon SageMaker with hands-on exercises and four days of instruction. You will learn how to frame your business problems as ML problems and use Amazon SageMaker to train, evaluate, tune, and d...

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Learn how to use the machine learning (ML) pipeline with Amazon SageMaker with hands-on exercises and four days of instruction. You will learn how to frame your business problems as ML problems and use Amazon SageMaker to train, evaluate, tune, and d...

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GFU Cyrus AG (108)

Grundlagen Was ist Data Engineering?, Unterschied zwischen Datenintegration, Datenpipelines und ETL-Prozessen, Wichtige Begriffe und Konzepte , Überblick über ETL-Prozesse Was bedeutet ETL (Extraktion, Transformation, Laden)?, Wann und warum werden E...

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GFU Cyrus AG (108)

Grundlagen der Zeitreihenanalyse: Definition von Zeitreihen und deren Anwendungsgebiete, Charakteristische Eigenschaften von Zeitreihendaten (Trend, Saisonalität, Rauschen), Zeitreihendatenvisualisierung und -exploration , Einführung in Machine Learn...

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tecRacer Consulting GmbH (3)

Amazon SageMaker Studio helps data scientists prepare, build, train, deploy, and monitor machinelearning (ML) models quickly. It does this by bringing together a broad set of capabilities purpose-built forML. This course prepares experienced data sci...

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GFU Cyrus AG (108)

Advanced Installation- and Management Tasks, Upgrades Installation und Betrieb in Disconnected / Air gapped / Restricted Network -Umgebungen (Agent-based Installer und mirrored Registries), Composable OpenShift: Capabilities/Optional Components, MCO...

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GFU Cyrus AG (108)

Operatoren Konzeptionelle Ansätze, Eigenbedarf analysieren, Red Hats Operator SDK, OLM (Operator Lifecycle Manager), Capability-Level und Grenzen der Automatisierung, Implementierung, Qualität, LTS, Upgrades von Operatoren, Erstellung eines Operator...

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GFU Cyrus AG (108)

Stateful Stream Processing: Einführung & Grundlagen Abgrenzung zu klassischen Extract-Transform-Load (ETC) -Prozessen, Parallel-Stream Verarbeitung, Semantiken: Zeit, Zustand und Konsistenz , Hello World mit Apache Flink Die Einrichtung Ihrer Entwick...

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GFU Cyrus AG (108)

Grundlagen vom Maschinellen Lernen Unterscheidung Supervised - Unsupervised Learning (überwachtes - unüberwachtes Lernen), Overfitting (Überanpassung), Aufteilung der Daten in Training vs. Testdaten , Datenhandling und Visualisierung Daten mit dem Pa...

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