Vertex AI für Machine-Learning-Spezialisten
Dieser einjährige Kurs unter Anleitung eines Dozenten richtet sich an Ingenieure und Data Scientists, die mit Machine-Learning-Modellen vertraut sind und die Vertex AI für benutzerdefinierte Modell-Workflows beherrschen möchten. Dieser praxisorientierte Kurs bietet Ihnen einen tiefen Einblick in die Kernfunktionen von Vertex AI, sodass Sie die Tools und Funktionen effektiv für Ihre ML-Projekte nutzen können.
- Dauer: 1 Tag
- Sprachen: Englisch, Deutsch
- Niveau: Fortgeschritten
- Gruppengröße: Bis zu 16
Das lernen Sie
- Die Schlüsselkomponenten von Vertex AI und ihre Zusammenarbeit zur Unterstützung Ihrer ML-Workflows zu verstehen.
- Benutzerdefinierte Trainings- und Hyperparameter-Tuning-Aufträge von Vertex AI zu konfigurieren und zu starten, um die Modellleistung zu optimieren.
- Ihre Modelle mit Vertex AI Model Registry zu organisieren und zu versionieren, um einen einfachen Zugriff und eine einfache Nachverfolgung zu ermöglichen.
- Serving-Cluster zu konfigurieren und Modelle für Online-Vorhersagen mit Vertex AI Endpoints bereitzustellen.
- End-to-End-ML-Workflows mit Vertex AI Pipelines zu operationalisieren und zu orchestrieren, um die Effizienz und Skalierbarkeit zu erhöhen.
- Die Überwachung bereitgestellter Modelle zu konfigurieren und einzurichten.
Voraussetzungen
- Erfahrung im Erstellen und Trainieren von benutzerdefinierten ML-Modellen. Vertraut mit Docker
Kursinhalt
Trainieren, Optimieren und Bereitstellen von Modellen auf Vertex AI
Orchestrierung von End-to-End-Workflows mit Vertex AI Pipelines
Modellüberwachung auf Vertex AI
Passende Kurse
Agent-Observability auf Google Cloud
Dieser Kurs bietet eine angewandte Anleitung auf mittlerem Niveau zur Operationalisierung von KI-Agenten, die sich speziell auf das Erreichen von Produktionssicherheit und Kostenkalkulierbarkeit für Gemini-basierte Workflows in der Google Cloud konzentriert. Die Teilnehmer lernen die Methodik und die umsetzbaren Fähigkeiten, die erforderlich sind, um nicht-deterministische Agentenlogik in transparente, überprüfbare und skalierbare Systeme umzuwandeln.Der Kurs behandelt zentrale operative Disziplinen, einschließlich der Abbildung des komplexen Denkprozesses des Agenten (ReAct-Schleifen) auf Cloud Trace Spans zum Debuggen, der Implementierung von Logs-Based Security Metrics zur Compliance und der Einrichtung von umsetzbaren Warnungen und benutzerdefinierten Dashboards in Cloud Monitoring zur proaktiven Kontrolle von Kostenüberschreitungen und Qualitätsabweichungen. Der Kurs verwendet Präsentationen, visuelle Anleitungen und strategische Diskussionen, um ein effektives Lernen zu gewährleisten, das direkt auf das Vertex AI-Ökosystem anwendbar ist.
Grundlagen der KI-Infrastruktur
Dieser Kurs bietet einen grundlegenden Überblick über die Hardware-, Software- und Netzwerkkomponenten, die zur Entwicklung und Verwaltung von KI-Modellen in großem Maßstab erforderlich sind. Er befasst sich mit der AI Hypercomputer-Architektur von Google Cloud, vergleicht Computerbeschleuniger wie GPUs und TPUs und untersucht die kritischen Datenpipelines und Speicherlösungen, die zur Maximierung der Trainingsleistung erforderlich sind. Er wurde für IT-Entscheidungsträger und Infrastrukturarchitekten entwickelt, die ein besseres Verständnis für die KI-Bereitstellung auf Unternehmensebene erlangen möchten.
Such- und Agentenfunktionen mit KI-Anwendungen entwickeln
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Vertex AI Search und konversationelle Agenten verwenden, um Suchmaschinen und Chat-Anwendungen zu erstellen. Sie erfahren, wie Sie Vertex AI Search nutzen, um Ihre durch Gen AI unterstützten Anwendungen zu fundieren. Anschließend erfahren Sie, wie Sie diese Suchmaschinen und Chat-Anwendungen in Ihre eigenen Anwendungen integrieren. Schließlich lernen Sie, wie Sie die in AI Applications integrierten Agenten in Multi-Agenten-Workflows einsetzen.
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