{"course":{"productid":35160,"modality":1,"active":true,"language":"de","title":"Vertex AI for Machine Learning Practitioners","productcode":"VAIMLP","vendorcode":"GO","vendorname":"Google","fullproductcode":"GO-VAIMLP","courseware":{"has_ekit":false,"has_printkit":true,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/google-vaimlp","objective":"<p>Am Ende des Kurses werden die Lernenden in der Lage sein:<\/p>\n<ul>\n<li>Verstehen Sie die Schl&uuml;sselkomponenten von Vertex AI und wie sie zusammenarbeiten, um Ihre ML-Workflows zu unterst&uuml;tzen.<\/li><li>Konfigurieren und starten Sie Vertex AI Custom Training und Hyperparameter Tuning Jobs, um die Modellleistung zu optimieren.<\/li><li>Organisieren und versionieren Sie Ihre Modelle mit Vertex AI Model Registry f&uuml;r einfachen Zugriff und Nachverfolgung.<\/li><li>Konfigurieren Sie Serving-Cluster und stellen Sie Modelle f&uuml;r Online-Vorhersagen mit Vertex AI Endpoints bereit.<\/li><li>Operationalisieren und orchestrieren Sie End-to-End-ML-Workflows mit Vertex AI Pipelines f&uuml;r mehr Effizienz und Skalierbarkeit.<\/li><li>Konfigurieren und Einrichten der &Uuml;berwachung f&uuml;r bereitgestellte Modelle<\/li><\/ul>","essentials":"<p>Erfahrung mit der Erstellung und Schulung benutzerdefinierter ML-Modelle. Vertraut mit Docker.<\/p>","audience":"<p>Ingenieure f&uuml;r maschinelles Lernen, Datenwissenschaftler<\/p>","contents":"<h5>Trainieren, Abstimmen und Einsetzen von Modellen auf Vertex AI<\/h5><ul>\n<li>Verstehen Sie containerisierte Schulungsanwendungen<\/li><li>Vertex AI Custom Training und Tuning Jobs verstehen<\/li><li>Verstehen Sie, wie Sie Ihre trainierten Modelle in Vertex AI Model Registry verfolgen und versionieren k&ouml;nnen<\/li><li>Verstehen Sie die Online-Bereitstellung mit Vertex AI-Endpunkten<\/li><\/ul><h5>Orchestrierung von End-to-End-Workflows mit Vertex AI Pipelines<\/h5><ul>\n<li>Kubeflow verstehen<\/li><li>Verstehen von vorgefertigten und leichtgewichtigen Python-Komponenten<\/li><li>Verstehen, wie man Pipelines auf Vertex AI kompiliert und ausf&uuml;hrt<\/li><\/ul><h5>Modell&uuml;berwachung bei Vertex AI<\/h5><ul>\n<li>Understand Feature Drift and Skew<\/li><li>Verstehen Sie die Modell&uuml;berwachung f&uuml;r Modelle, die auf Vertex AI-Endpunkten bereitgestellt werden<\/li><\/ul>","comments":"<p><em>Dieser Text wurde automatisiert &uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/en\/course\/google-vaimlp\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"<p>Dieser eint&auml;gige Kurs richtet sich an Ingenieure und Datenwissenschaftler, die mit Machine-Learning-Modellen vertraut sind und Vertex AI f&uuml;r benutzerdefinierte Modell-Workflows nutzen m&ouml;chten. 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