Durata
Metodologia didattica
Presenza, Aula Virtuale
Attestato
Attestato di Frequenza e Profitto
Nel corso Machine Learning as a Service, i partecipanti impareranno a gestire l’intero ciclo di vita di un progetto di machine learning usando i servizi cloud, in particolare AWS SageMaker e Google Vertex AI. Vedremo come gestire le pipeline MLOps: dalla preparazione dei dati e l’addestramento distribuito, fino a come mettere i modelli in produzione, creando API sicure e capaci di gestire traffico intenso.
Il programma si concentra sull’utilizzo di servizi gestiti per astrarre la complessità dell’infrastruttura. Questo approccio permette di rilasciare i progetti più velocemente e di creare sistemi di intelligenza artificiale che funzionano bene, facili da monitorare e da riprodurre.
Attraverso laboratori tecnici e l’analisi di architetture reali, i partecipanti acquisiranno le competenze necessarie per portare i progetti di machine learning da una fase prototipale a un ambiente di produzione di livello enterprise.
A chi è rivolto il corso Machine Learning as a Service?
- Machine Learning Engineer
- Data Scientist
Programma didattico
Modulo 1: Introduzione al Cloud Machine Learning
- Panoramica dei building block (storage, IAM, SDK) su AWS e GCP.
- Architettura di una Soluzione MLOps
- Configurare gli SDK (Boto3, Google Cloud AI Platform) e le CLI per interagire con le piattaforme.
Modulo 2: AWS SageMaker
- SageMaker Studio
- Data Preparation
- Utilizzare i container pre-built per Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow/PyTorch
- Creare e registrare un container custom per algoritmi proprietari
- Lanciare e monitorare i Training Job
- Deployment e inference
- Hyperparameter Tuning
Modulo 3: Google Vertex AI
- Vertex AI Workbench
- Creare e versionare i dataset su Vertex AI.
- Training di Modelli
- Deployment & Predizioni
- Kubeflow Pipelines
Modulo 4: MLOps e confronto tra piattaforme
- Model Drift e Data Drift e come monitorarli con SageMaker Model Monitor e Vertex AI Model Monitoring.
- Principi per automatizzare il re-training e il re-deployment dei modelli.
- Analisi comparativa dei costi, delle feature e dei casi d’uso ideali per SageMaker vs Vertex AI.
Obiettivi del corso
Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare e implementare pipeline di machine learning end-to-end su AWS e Google Cloud.
- Automatizzare l’addestramento di modelli custom e pre-built.
- Mandare in produzione un modello come API endpoint sicuro e scalabile, pronto per essere integrato in applicazioni reali.
- Orchestrare workflow complessi di preparazione, training e validazione.
- Valutare criticamente quale piattaforma cloud (SageMaker o Vertex AI) si adatta meglio a uno specifico caso d’uso, per ottimizzare performance e costi.
- Applicare i principi MLOps per il monitoraggio e la gestione del ciclo di vita dei modelli in produzione.
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Formazione finanziata
I Fondi Paritetici Interprofessionali offrono alle aziende aderenti la possibilità di coprire i costi della formazione aziendale e individuale destinata ai propri dipendenti.
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FAQ – Domande Frequenti
In quali date si svolge il corso?
Non ci sono date programmate, ma puoi scegliere il periodo di partenza della formazione.
Il corso viene erogato in presenza o online?
Puoi scegliere la formazione online, in presenza o blended. Per quanto riguarda la formazione online, mettiamo a disposizione la nostra piattaforma dedicata e conforme ai requisiti di monitoraggio dei Fondi Interprofessionali.
Il corso è finanziabile?
Collaboriamo attivamente con i Fondi Interprofessionali e siamo specializzati nella gestione della formazione finanziata. Ti forniremo tutte le informazioni sulle opportunità di finanziamento disponibili per il corso di tuo interesse.
Il corso è adatto a professionisti con diversi livelli di esperienza?
Certo: durante la sessione di allineamento, adeguiamo i contenuti formativi in base al livello di esperienza dei partecipanti, garantendo un percorso adatto sia ai principianti, sia agli esperti.
Come viene strutturato il corso per garantire una formazione su misura per la mia azienda?
Il programma didattico che trovi in questa pagina è solamente una traccia. Prima dell’avvio del corso, organizziamo una sessione di allineamento con il consulente che condurrà la formazione, per definire insieme un programma completamente personalizzato.
In quali termini il corso è personalizzabile?
Il percorso formativo si adatta alle tecnologie e alle piattaforme già in uso nella tua azienda. In caso di prima adozione, Kinetikon offre anche consulenza per la scelta della piattaforma, del linguaggio, del vendor o dello strumento più idoneo. Inoltre, la formazione è modulare e focalizzabile sugli argomenti in cui il tuo team necessita di approfondimenti specifici.
Come posso richiedere maggiori informazioni o una consulenza personalizzata?
Contattaci via email all’indirizzo formazione@kinetikon.com, oppure utilizza il form dedicato su questa pagina o nella sezione contatti del nostro sito. Il nostro team è sempre pronto a fornire supporto e consulenza personalizzata.
