Mercure Lisboa Almada

9, Rua Abel Salazar, 9, PRAGAL 2805-313 ALMADA, Almada, Portugal, 2805-313 Almada

“Uma escapadela perfeita a cerca de 30 minutos de Lisboa”. Desligue-se do mundo e descubra o Hotel Mercure Lisboa Almada. Este hotel de 4 estrelas inserido numa zona verde tem vista para o Rio Tejo e para o mítico Cristo Rei. A uma curta distância de carro, relaxe nas belas praias da Costa da Caparica. O hotel oferece um restaurante moderno com uma grande variedade de sumos de frutas naturais e cocktails sem álcool, além de 4 salas de reuniões totalmente equipadas.

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Kubeflow

 35 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
  • Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
Leia mais...

Kubeflow Fundamentals

 28 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
  • Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
  • Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
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Kubeflow on AWS

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning em um servidor AWS EC2. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários na AWS.
  • Use o EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes na AWS.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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Kubeflow on Azure

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning na nuvem do Azure. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
  • Use o Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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Declaração de Clientes (1)

I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM

Curso - Kubeflow

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Kubeflow on Azure

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Kubeflow

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Mercure Lisboa Almada

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