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Schulung AWS SageMaker Python SDK für Machine-Learning-Modelle

Modellbewertung und Optimierung

2 Tage / S3759

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

  • 2 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Individualschulung

  • 2 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Beschreibung

In diesem Seminar über SageMaker Python SDK für Machine-Learning-Modelle erlernen Teilnehmende, AWS SageMaker effektiv für die Entwicklung, das Training und das Deployment von Machine-Learning-Modellen einzusetzen. Es umfasst die Bereitstellung von Daten in S3 Buckets, die Auswahl und Optimierung von Machine-Learning-Modellen, deren Bewertung sowie die Bereitstellung und das Management von Modell-Endpoints. Zudem wird die Integration in ML-Pipelines, die Anwendung von Reinforcement Learning, die Nutzung von SageMaker Studio für die Projektentwicklung, Sicherheitsaspekte und Kostenmanagement behandelt. Ziel ist, ein tiefgreifendes Verständnis für den effizienten Einsatz von SageMaker im Machine-Learning-Prozess zu vermitteln.

Vertiefen Sie Ihr Wissen mit einer weiteren Machine Learning Weiterbildung aus unserem Angebot.

Schulungsziel

Das Seminar zielt darauf ab, Teilnehmende mit den Fähigkeiten auszustatten, AWS SageMaker umfassend zu nutzen, um Machine-Learning-Modelle von der Entwicklung über das Training bis hin zum Deployment effektiv zu managen. Es vermittelt praktische Kenntnisse in der Datenvorbereitung, Modellauswahl, Optimierungstechniken und den Einsatz von SageMaker-Funktionen für skalierbare Lösungen. Die Teilnehmenden lernen, wie sie die Tools und Dienste von SageMaker einsetzen, um den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Projekten zu optimieren und dabei Sicherheitsbest Practices sowie Kostenmanagementstrategien zu berücksichtigen.

Details

Wer teilnehmen sollte

An dem Seminar sollten Datenwissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieure, Softwareentwickler, die sich mit Machine Learning befassen, und IT-Profis, die in die Entwicklung und Verwaltung von ML-Projekten involviert sind, teilnehmen. Vorkenntnisse in Python-Programmierung, Grundlagen des Machine Learnings und Erfahrung mit AWS-Diensten sind für eine erfolgreiche Teilnahme empfehlenswert.

Ihre Schulung


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann.

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Arbeitsplatz
PC/VMs für jeden Teilnehmenden
Hochwertige und performante Hardware
Große, höhenverstellbare Bildschirme
Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt
  • Online Meeting + Remote Zugriff auf persönlichen GFU-Schulungs-PC
  • Keine Installation auf dem eigenen PC notwendig
Lernumgebung

Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter.

Arbeitsmaterialien

DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its

Teilnahmezertifikat

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt.

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt.


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
2 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz

oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden.

Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen.

Räumlichkeiten

Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

Bequem aus dem Homeoffice von überall

Preisvorteil

Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.

Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet.

Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen.

All-Inclusive

Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu.

Barrierefreiheit

Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

-
Rechnungsstellung

Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.

Stornierung

Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars

Vormerken statt buchen

Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
  • Eigener Shuttle-Service
  • Reservierte Parkplätze
  • Hotelreservierung
  • Technik-Sofort-Support

Inhalt

  • Übersicht über AWS SageMaker
    • Erkunden Sie die umfangreichen Funktionen von AWS SageMaker, darunter integrierte Jupyter-Notebooks, vordefinierte Datenquellen und Modell-Hosting-Services. Diskutieren Sie, wie SageMaker die Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen vereinfacht.
    • Anleitung zur Einrichtung einer SageMaker-Umgebung, inklusive der Installation des SageMaker Python SDKs, Konfiguration von IAM-Rollen und Authentifizierungsmethoden für einen sicheren Zugriff auf AWS-Ressourcen.
  • Daten vorbereiten und in SageMaker laden
    • Untersuchung der Methoden zur Datenvorbereitung für Machine Learning, einschließlich der Bereinigung, Feature-Extraktion und Datentransformation. Betrachtung der Bedeutung von Datenformaten und wie sie die Modellleistung beeinflussen.
    • Einführung in Amazon S3 als robuste und skalierbare Lösung für die Datenspeicherung. Praktische Demonstration, wie Daten in S3 Buckets hochgeladen und für Trainingsjobs in SageMaker zugänglich gemacht werden.
  • Auswahl und Training von Machine-Learning-Modellen
    • Überblick über die in SageMaker verfügbaren vorgefertigten Machine-Learning-Algorithmen und Frameworks. Erläuterung der Kriterien für die Auswahl des passenden Modells basierend auf dem Anwendungsfall.
    • Detaillierte Erklärung des Prozesses zur Einrichtung und Durchführung von Training Jobs in SageMaker, inklusive der Konfiguration von Hardware-Ressourcen, Auswahl von Hyperparametern und der Nutzung von Spot-Instances zur Kosteneinsparung.
  • Modellbewertung und -optimierung
    • Diskussion über die verschiedenen Metriken und Techniken zur Bewertung der Leistung von Machine-Learning-Modellen. Vorstellung von Methoden zur Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse.
    • Anleitung zum Hyperparameter Tuning in SageMaker, einschließlich der Verwendung von automatisierten Suchstrategien und der Bewertung ihrer Auswirkungen auf die Modellleistung.
  • Deployment von Modellen
    • Erklärung der Schritte zur Erstellung und Konfiguration von SageMaker-Endpoints für die Bereitstellung von Modellen in der Produktion. Diskussion der Best Practices für das Deployment, einschließlich Versionierung und A/B-Testing.
    • Einführung in das automatische Scaling von Endpoints basierend auf der Anfragebelastung und Tipps zur Überwachung der Leistung von Modell-Endpoints.
  • Integration von SageMaker in ML-Pipelines
    • Erläuterung, wie SageMaker in umfassende Machine-Learning-Pipelines integriert werden kann, von der Datenvorbereitung bis zum Modell-Training und -Deployment. Vorstellung von SageMaker Pipelines zur Automatisierung und Orchestrierung des gesamten ML-Workflows.
    • Praxisnahe Beispiele für die Erstellung und Ausführung von ML-Pipelines in SageMaker, inklusive der Versionierung von Pipelines und der Wiederverwendung von Komponenten.
  • Anwendung von Reinforcement Learning
    • Einführung in die Grundlagen und Anwendungsfälle von Reinforcement Learning (RL). Diskussion der in SageMaker verfügbaren RL-Frameworks und Umgebungen.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Einrichtung und Durchführung von RL-Experimenten in SageMaker, inklusive der Auswahl von Algorithmen, Definition von Belohnungsfunktionen und Evaluation der Modellperformance.
  • Verwendung von SageMaker Studio
    • Vorstellung von SageMaker Studio als integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für Machine Learning. Überblick über die Funktionen, einschließlich des visuellen Datenpräparierungstools, Experiment-Management und Modell-Monitoring.
    • Anwendungsbeispiele für SageMaker Studio, um die Produktivität bei der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zu steigern, von der Datenanalyse über das Modell-Training bis hin zum Deployment.
  • Sicherheit und Zugriffskontrolle in SageMaker
    • Diskussion der Sicherheitsaspekte in SageMaker, einschließlich der Konfiguration von IAM-Rollen, Verschlüsselung von Daten in Ruhe und Übertragung sowie der Einrichtung von VPC-Endpunkten.
    • Anleitung zur Einrichtung von Zugriffskontrollen und feingranularen Berechtigungen für Teams, um einen sicheren und kontrollierten Zugriff auf SageMaker-Ressourcen und -Funktionen zu gewährleisten.
  • Kostenmanagement und Best Practices
    • Überblick über die Kostenstruktur in SageMaker und Strategien zur Kostenoptimierung, einschließlich der Auswahl geeigneter Instanztypen, Verwendung von Spot-Instances und Monitoring der Ressourcennutzung.
    • Zusammenfassung der Best Practices für den effizienten und kosteneffektiven Einsatz von SageMaker, von der Ressourcenplanung bis hin zur Optimierung von Workflows und der Nutzung von SageMaker-Funktionen.

Buchungsmöglichkeiten

Online oder in Präsenz teilnehmen

Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.

Weiterbildung AWS SageMaker Python SDK für Machine-Learning-Modelle

TerminOrtPreis
28.10.-29.10.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
02.01.-03.01.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
03.03.-04.03.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
05.05.-06.05.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
07.07.-08.07.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
  • Buchen ohne Risiko
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Individualschulung

Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.

Nachbetreuung

Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung

Details & Anfrage

So haben GFU-Kunden gestimmt

Zu diesem Seminar wurden noch keine Bewertungen abgegeben.

FAQ für Offene Schulungen
  • Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
  • Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
  • Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
  • Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.

Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.

In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:

  1. Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
  2. Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
  3. Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.

Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.

Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.

Vorteile von Virtual Classroom:

  • Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
  • Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
  • Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
  • Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
  • Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
  • Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
  • Sie sparen Reisekosten und Zeit
  • 28. Okt. - 29. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 02. Jan. - 03. Jan. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 03. Mär. - 04. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 05. Mai - 06. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 07. Jul. - 08. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
  • Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
Das GFU-Sorglos-Paket

Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!

Shuttle Service
Shuttle Service

Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung
Hotelreservierung

Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Verpflegung
Verpflegung

Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!

Parkplätze
Parkplätze

Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

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TEILNEHMENDE
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SEMINARTHEMEN
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DURCHGEFÜHRTE SEMINARE
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