Asset 21

Tổng quan khoá học

Khóa học giới thiệu các công cụ MLOps và best practices để triển khai, đánh giá, giám sát và vận hành hệ thống ML trên Google Cloud. MLOps tập trung vào cách triển khai, kiểm tra, đánh giá và automation hệ thống ML trên production. Machine Learning Engineer chuyên nghiệp biết cách sử dụng các công cụ để cải tiến liên tục và đánh giá mô hình triển khai. Khóa học phù hợp với Data Scientist biết các phát triển mô hình, tăng tốc độ và độ chính xác khi triển khai mô hình hiệu xuất cao.

Thời gian: 8 giờ 

Asset 2
Mục tiêu khóa học

Sau khi học xong khóa học, học viên sẽ nắm được các kiến thức như sau:

  • Xác định và sử dụng công nghệ cốt lõi được yêu cầu để hỗ trợ MLOps hiệu quả
  • Cấu hình và cung cấp kiến trúc Google Cloud cho môi trường MLOps hiệu quả và đáng tin cậy
  • Triển khai quy trình đào tạo liên tục, đáng tin cậy và có thể suy luận luồng công việc.
  • Áp dụng best practices CI/CD trong hệ thống ML
  • Vận hành triển khai mô hình Machine Learning hiệu quả
Asset 4
Đối tượng học viên
  • Data Scientist đang tìm kiến cách đưa Machine Learning nguyên mẫu để sản xuất mang lại giá trị cho doanh nghiệp
  • Software Engineer đang tìm kiếm phát triển kỹ thuật Machine learning
  • ML Engineer muốn áp dụng Google Cloud cho công việc hiện tại
Yêu cầu học viên
Asset 6

Nội dung khoá học

01

Why and When do we need MLOps

+
Discuss Data Scientists' pain points.
+
Identify ML Engineering characteristics and challenges.
+
Define how Google Cloud can help with MLOps.
+
Recognize how MLOps differs from manual ML management.
+
Compare and contrast DevOps vs MLOps.

02

Understanding the Main Kubernetes Components (Optional)

+
Define what is a Docker container.
+
Create Docker containers.
+
Identify the architecture of Kubernetes: pods, namespaces.
+
Create Docker containers using Google Container Builder.
+
Store container images in Google Container Registry.
+
Create a Kubernetes Engine cluster.
+
Manage Kubernetes deployments.

03

Introduction to AI Platform Pipelines

+
Identify the benefits and opportunities of AI Pipelines.
+
Define Access Controls within AI Pipelines.
+
Recognize pipeline components.
+
List pipeline workflows.
+
Set up AI Platform Pipelines.
+
Create a machine learning pipeline.
+
Run a machine learning pipeline.
+
Connect to AI Platform Pipelines using the Kubeflow Pipelines SDK.
+
Configure a Google Kubernetes Engine cluster for AI Platform Pipelines.

04

Training, Tuning and Serving on AI Platform

+
Identify the main concepts of MLOps on AI Platform.
+
Create a reproducible dataset.
+
Implement a tunable model.
+
Build and push a training container.
+
Train and tune a model.
+
Serve and query a model.

05

Kubeflow Pipelines on AI Platform

+
Recognize how Kubeflow Pipelines fits in MLOps.
+
Describe a Kubeflow Pipeline with KF DSL.
+
Use the various Kubeflow components.
+
Compile, upload, and run a pipeline build in Kubeflow Pipelines.

06

CI/CD for Kubeflow Pipelines on AI Platform

+
Create Cloud Build Builders.
+
Configure pipelines with Cloud Build.
+
Create triggers for training models using Cloud Build Triggers.
+
Adopt the best CI/CD practices in the context of ML systems.

07

Summary

+
Summarize the course.
Học cùng các
chuyên gia Goole Cloud
Asset 2@2x

Asset 32@2x
Asset 2

Cảm nghĩ học viên

Cloud Ace Training
đem đến những trải nghiệm tuyệt vời cho học viên

Asset 4

Trần Tuấn Anh

IT

Sau khi học xong khóa học Associate Cloud Engineer mình đã biết cách vận hành và triển khai dự án trên Google Cloud và tự tin thi lấy chứng chỉ của Google Cloud

Nguyễn Ngọc Minh Thy

Data Engineer

Sau khi học xong khóa học Professional Data Engineer mình đã có đủ kiến thức và tự tin thi lấy chứng chỉ Google Cloud để chuẩn bị cho công việc của mình sắp tới

Trương Quốc Thắng

Data Engineer

Mình đã biết cách lựa chọn các công cụ và áp dụng với doanh nghiệp để xử lý dữ liệu hiệu quả thông qua khóa học Professional Data Engineer

Phạm Văn Hùng

IT

Khóa học rất chi tiết và đầy đủ, sau khi học xong khóa học Associate Cloud Engineer, mình rất muốn có cơ hội học thêm các khóa học khác để hiểu rõ hơn về Google Cloud

Dương Minh Phương

Engineer

Sau khi học xong khóa học Associate Cloud Engineer, mình đã hiểu rõ về Google Cloud và có thể đưa ra các giải pháp cho doanh nghiệp triển khai các dự án trên GCP
Asset 5

Đăng ký ngay để trở thành

" Chuyên gia Google Cloud "

Asset 8@2x

    câu hỏi thường gặp

    Cloud Ace là đơn vị đào tạo Google Cloud nên không tổ chức thi và cung cấp chứng chỉ Google Cloud. Cloud Ace chỉ hỗ trợ cung cấp chứng nhận hoàn thành khóa học cho học viên trong quá trình đợi thi lấy chứng Google Cloud

    Ngoài ra, nếu bạn muốn thi lấy chứng chỉ Google Cloud, thì Cloud Ace sẽ hướng dẫn đăng ký thi Online hoặc Offline tại các trung tâm khảo thí ủy quyền của Google Cloud tại Việt Nam

    Dĩ nhiên là được, trong suốt quá trình học, bạn sẽ liên tục được giải các bài Quiz, các bài thi thử mô phỏng gần giống với đề thi thực tế của Google Cloud. Ngoài ra, Cloud Ace còn cung cấp các câu hỏi Dump liên tục cập nhật các dạng đề, câu hỏi thi từ Google Cloud giúp bạn có sự chuẩn bị tốt nhất cho kỳ thi.

    Tất nhiên là có rồi. bạn sẽ được Cloud Ace hỗ trợ trong quá trình học và kể cả khi kết thúc khóa học. Bạn có thể tương tác với Trainer qua Slack, email hoặc qua Group Google Cloud Plartform User HCM để được các Trainer hỗ trợ nhé.

    Sau khi học xong khóa học, nếu bạn có thắc mắc nào về phần kiến thức hoặc gặp khó khăn trong quá trình triển khai dự án trên Google Cloud thì có thể liên hệ với Trainer để được giải đáp thắc mắc nhé.

    Khóa học Google Cloud không chỉ phù hợp với các kỹ sư phần mềm hay kỹ sư phát triển hệ thống mà còn phù hợp với các kỹ sư xử lý dữ liệu như Data Engineer, Data Scientist.

    Ngoài ra, nếu bạn đang là Marketer hay làm việc trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, TMDT, Logistics…. liên tục phải đối mặt với dữ liệu lớn cần giải quyết thì có thể tham khảo các khóa học Big Data Machine Learning Fundamental hoặc các khóa From Data to Insight on Google Cloud Plartform để tham khảo các xử lý dữ liệu đơn giản và tạo báo cáo chuyên nghiệp trên Google Cloud nhé.