Hotel Real Oeiras

nº5, R. Álvaro Rodrigues de Azevedo nº 5, 2770-197 Paço de Arcos, Paço de Arcos, Portugal, 2770-197 Paço de Arcos

Com uma localização privilegiada junto aos principais parques empresariais de Oeiras, como Lagoas Park, o Tagus Park e a Quinta da Fonte, o Hotel Real Oeiras é um hotel 4 estrelas que oferece todas as condições para a organização e realização de todo o tipo de reuniões e eventos sociais. Quer se trate de uma reunião de negócios, um congresso, um evento empresarial, evento social, um jantar ou almoço privado, um casamento, um batizado, uma festa de aniversário ou até mesmo um divertido aniversário de criança, as 8 salas multifuncionais são a opção ideal. Todas as salas têm luz natural e acesso direto à piscina exterior e zonas verdes envolventes que fazem com que este hotel seja a escolha perfeita para tornar o seu evento num acontecimento memorável.

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Kubeflow

 35 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oeiras (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.
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Kubeflow Fundamentals

 28 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oeiras (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 Oeiras (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 Oeiras (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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