课程简介
亚洲技术的快速发展为数据处理与机器学习领域带来了对前沿解决方案的巨大需求。Kubeflow 作为开源平台，为大规模部署、监控与管理机器学习模型提供了强大的框架。本课程聚焦 AWS 上的 Kubeflow，旨在帮助专业人士掌握在云端高效运用该工具的关键技能，这对于希望在竞争激烈的市场中充分利用 AI 和机器学习潜力的企业至关重要。
商业价值
对于人力资源专业人士和管理者而言，投资 Kubeflow 培训能够带来可观的投资回报。通过提升团队高效部署机器学习模型的能力，组织可以显著缩短 AI 驱动解决方案的上市时间。本课程将全面讲解如何在 AWS 上部署 Kubeflow，从而帮助企业在确保机器学习运营可扩展性与可靠性的同时，优化云资源使用。
课程目标
- 理解 Kubeflow 的基础概念及其架构。
- 使用 Kubeflow 在 AWS 上部署与管理机器学习工作流。
- 熟练配置与监控机器学习流水线。
- 学习在云端保障安全与扩展机器学习模型的最佳实践。
- 掌握故障排查技巧并优化云资源使用。
课程大纲
模块 1：Kubeflow 入门
本模块将概述 Kubeflow 及其在促进机器学习工作流中的作用。学员将了解 Kubeflow 的关键组件，包括流水线、笔记本和模型服务。
模块 2：在 AWS 上搭建 Kubeflow
学员将获得在 AWS 上部署 Kubeflow 的动手实践经验，包括搭建必要的云基础设施、配置 Kubernetes 集群，以及将 AWS 服务与 Kubeflow 集成。
模块 3：构建与部署流水线
本模块重点讲解使用 Kubeflow 构建机器学习流水线。学员将学习如何自动化工作流、管理数据处理任务，并实现模型的无缝部署。
模块 4：监控与优化
学员将探索监控机器学习模型并优化其性能的技术方法，包括利用 AWS 监控工具以及实施高效的资源管理策略。
模块 5：安全与最佳实践
本模块涵盖在 AWS 上保障机器学习应用安全的最佳实践，主题包括数据保护、访问控制以及遵循行业合规标准。
教学方法
本课程采用互动式教学，结合理论讲解与实践实验。鼓励学员参与讨论、协作完成项目，并将所学应用于真实业务场景。该方法确保对核心概念及其在专业环境中的应用有深入理解。
适合人群
本课程适合机器学习工程师、数据科学家、云架构师及负责在云端部署与管理机器学习模型的 IT 专业人士。同时也适用于负责监督 AI 和机器学习项目的项目经理。
常见问题
问：是否需要具备机器学习相关经验？
答：具备相关经验更佳，但并非必需。本课程适合初学者与有经验的专业人士。
问：实践实验需要哪些工具？
答：学员需要一台可上网的笔记本电脑以及一个 AWS 账号，方可有效参与实践实验。
问：是否提供认证？
答：是的，学员将获得结业证书，可加入个人职业资历。