课程简介
在技术与数据科学迅猛发展的背景下，Kubeflow 已成为用于部署、管理与扩展机器学习模型的领先平台。随着亚洲企业努力利用人工智能与机器学习的力量保持竞争力，掌握如何高效落地并使用 Kubeflow 变得愈发关键。本课程旨在为职场人士提供在组织中高效使用 Kubeflow 所需的基础知识与技能，从而推动创新与效率。
商业价值
对于人力资源管理者和业务领导者来说，为团队投入 Kubeflow 培训可以带来可观的投资回报。通过赋能员工优化机器学习工作流，企业能够缩短 AI 产品的上市时间、提升运营效率，并培育创新文化。此外，具备专业能力的人才还能更好地使机器学习项目与业务目标对齐，从而更加战略性地使用数据与资源。本课程旨在弥合技术专长与商业洞察之间的差距，确保团队能够充分利用 Kubeflow 获得竞争优势。
课程目标
- 理解 Kubeflow 的核心组件与架构。
- 学习使用 Kubeflow Pipelines 部署机器学习模型。
- 获得在 Kubeflow 中进行模型训练与模型服务的实操经验。
- 探索管理与扩展机器学习工作流的最佳实践。
- 培养将 Kubeflow 与现有数据基础设施集成的能力。
课程大纲
模块 1：Kubeflow 简介
本模块将概述 Kubeflow 的发展历程及其在机器学习生态中的角色。学员将了解使用 Kubeflow 管理机器学习工作流的优势，以及其与 Kubernetes 的集成方式。
模块 2：Kubeflow 环境搭建
学员将获得搭建 Kubeflow 环境的实操经验。这包括安装、配置，以及对 Kubeflow 仪表板的介绍。
模块 3：Kubeflow Pipelines
本模块聚焦 Kubeflow Pipelines 组件，讲解如何创建与管理机器学习流水线。将详细覆盖组件、步骤与流水线执行等关键概念。
模块 4：模型训练与部署
学习如何使用 Kubeflow 进行机器学习模型训练，并将模型部署到生产环境。本模块包含动手练习以巩固所学。
模块 5：工作流的扩展与管理
了解如何高效扩展机器学习工作流，并通过 Kubeflow 管理资源。本模块将探讨优化性能与成本的技术。
培训方法
我们的培训方法高度互动，融合理论知识与实践应用。学员将参与动手实验、真实案例分析与协作式小组活动。该方式确保学习者能够将所学直接应用于工作场景，提升使用 Kubeflow 的信心与能力。
适合人群
本课程适合希望借助 Kubeflow 精简机器学习运营的数据科学家、机器学习工程师、IT 专业人士与业务领导者。无论您是初次接触 Kubeflow，还是希望进一步深化专业能力，本课程都将为您的职业发展提供有价值的见解与技能。
常见问题
本课程有哪些先修要求？
学员应具备机器学习基础概念并对 Kubernetes 有一定了解，同时建议具有一定的 Python 编程经验。
完成后是否会获得证书？
是的，成功完成课程的学员将获得由 Ultimahub 颁发的结业证书。
本课程是否提供在线学习？
是的，我们提供线下和在线两种培训选项，以适应不同的学习偏好和时间安排。