Preparing for Professional Machine Learning Engineer (GCPMLE)

Ziele der Schulung

Diese 1-tägige Schulung "Preparing for Professional Machine Learning Engineer (GCPMLE)" hilft den Ihnen, einen Lernplan für die PMLE-Zertifizierungsprüfung (Professional Machine Learning Engineer) zu erstellen. Sie erkunden die Breite und den Umfang der in der Prüfung abgedeckten Bereiche. Sie bewerten ihre Prüfungsvorbereitung und erstellen ihren individuellen Studienplan.

• Nennen Sie die Bereiche, die in der Zertifizierungsprüfung zum Professional Machine Learning Engineer (PMLE) geprüft werden.
• Ermitteln Sie die Lücken in Ihrem Wissen und Ihren Fähigkeiten in jedem Bereich.
• Ermitteln Sie die verfügbaren Ressourcen und Lernmittel, um Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten zu erweitern.
• Erstellen Sie einen Lernplan zur Vorbereitung auf die PMLE-Zertifizierungsprüfung.

Zielgruppe Seminar

Googler, Partner und Kunden

Voraussetzungen

keine

Seminarinhalt

Modul 01 Architektur von Low-Code-KI-Lösungen

Themen

• Ira muss Kundensegmente mithilfe von BigQuery und einem Clustering-Modell verstehen.
• Sasha muss den Kundenwert mithilfe des Kundendatensatzes von AutoML Cymbal Retail vorhersagen.
• Taylor muss mit Hilfe von Vertex AI Agent Builder und Retrieval-Augmented Generation (RAG) einen KI-Assistenten für die Konversation mit Kunden entwickeln
• Diagnostische Fragen
• Überprüfung und Planung von Studien

Zielsetzungen

• Geben Sie Ihren Kenntnisstand bei der Entwicklung und Implementierung von BigQuery ML- und AutoML-Lösungen für maschinelles Lernen an.
• Bestimmen Sie die erforderlichen Fähigkeiten zur Auswahl geeigneter ML-APIs, zur effektiven Datenaufbereitung und zur Erstellung benutzerdefinierter Modelle mit AutoML.

Aktivitäten

• Lesen
• Diagnostische Fragen
• Quiz

Modul 02 Zusammenarbeit in und zwischen Teams zur Verwaltung von Daten und Modellen

Themen

• Nutzen Sie die Produkte von Google Cloud und die reichhaltigen Daten von Cymbal Retail, um ein Modell zu entwickeln, das vorhersagt, welche hochwertigen Kunden wahrscheinlich nicht mehr kaufen werden (auch bekannt als Kundenabwanderung).
• Beantworten Sie diagnostische Fragen.
• Prüfen Sie die Informationen und planen Sie Ihr Studium.

Zielsetzungen

• Bestimmen Sie Ihren Kenntnisstand bei der Erkundung, Vorverarbeitung und Verwaltung von unternehmensweiten Daten.
• Ermitteln Sie Ihren Kenntnisstand in Bezug auf die Auswirkungen auf die Privatsphäre und die Nutzung von Tools wie Vertex AI Feature Store.
• Bestimmen Sie die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Modelle mit Jupyter-Notebooks auf Google Cloud zu prototypisieren.
• Bestimmen Sie die Fähigkeiten, die für die Auswahl geeigneter Backends, die Implementierung bewährter Sicherheitsverfahren und die Integration mit Code-Repositories erforderlich sind.

Aktivitäten

• Lesen
• Diagnostische Fragen
• Quiz

Modul 03 Skalierung von Prototypen zu ML-Modellen

Themen

• Nutzen Sie die Produkte von Google Cloud und die reichhaltigen Daten von Cymbal Retail, um einen Prototyp zur Kundenabwanderung zu erstellen und in ein produktionsreifes Modell zu überführen.
• Beantworten Sie diagnostische Fragen.
• Prüfen Sie die Informationen und planen Sie Ihr Studium.

Zielsetzungen

• Ermittlung des Kenntnisstandes bei der Skalierung von ML-Prototypen in produktionsreife Modelle
• Identifizieren Sie Ihren Kenntnisstand bei der Auswahl geeigneter ML-Frameworks, Modellarchitekturen und Modellierungstechniken auf der Grundlage der Anforderungen an die Interpretierbarkeit.
• Bestimmen Sie die Fähigkeiten, die zum effektiven Trainieren von Modellen erforderlich sind, einschließlich des Organisierens und Aufnehmens von Trainingsdaten in Google Cloud.
• Bestimmen Sie die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um verteilte Trainingstechniken zu nutzen, Hyperparameter abzustimmen und Fehler im Training zu beheben.

Aktivitäten

• Lesen
• Diagnostische Fragen
• Quiz

Modul 04 Bedienung von ML-Modellen

Themen

• Nutzen Sie die Produkte von Google Cloud und die reichhaltigen Daten von Cymbal Retail, um ein Kundenabwanderungsmodell bereitzustellen und es in der Produktion für Inferenzen zu verwenden.
• Beantworten Sie diagnostische Fragen.
• Prüfen Sie die Informationen und planen Sie Ihr Studium.

Zielsetzungen

• Ermittlung des Wissensstands, der erforderlich ist, um Modelle in der Produktion effektiv zu bedienen.
• Identifizieren Sie den erforderlichen Kenntnisstand, um zwischen Batch- und Online-Inferenz zu wählen, verschiedene Serving-Frameworks zu verwenden, eine Modellregistrierung zu organisieren und A/B-Tests zur Modelloptimierung durchzuführen.
• Bestimmen Sie die Fähigkeiten, die für die Skalierung der Online-Modellbereitstellung erforderlich sind, einschließlich der Nutzung des Vertex AI Feature Store.
• Ermitteln Sie die erforderlichen Fähigkeiten für die Verwaltung öffentlicher und privater Endpunkte, die Auswahl geeigneter Hardware, die Optimierung von Serving-Backends für den Durchsatz und die Feinabstimmung von Modellen für eine optimale Leistung in der Produktion.

Aktivitäten

• Lesen
• Diagnostische Fragen
• Quiz

Modul 05 Automatisieren und Orchestrieren von ML-Pipelines

Themen

• Nutzen Sie die Produkte von Google Cloud zur Orchestrierung der gesamten Pipeline für maschinelles Lernen, um eine nahtlose Ausführung und kontinuierliche Verbesserungen bei der Kundenabwanderung zu erreichen.
• Beantworten Sie diagnostische Fragen.
• Prüfen Sie die Informationen und planen Sie Ihr Studium.

Zielsetzungen

• Ermitteln Sie den Wissensstand, der für die Entwicklung und Wartung von End-to-End-ML-Pipelines erforderlich ist.
• Identifizieren Sie den Wissensstand, der für die Validierung von Daten und Modell, konsistente Vorverarbeitung, Hosting-Optionen, Identifizierung von Komponenten, Parametrisierung, Auslösemechanismen, Rechenanforderungen und Orchestrierungsstrategien erforderlich ist.
• Bestimmen Sie die Fähigkeiten, die für die Automatisierung der Modellumschulung erforderlich sind, einschließlich der Festlegung von Umschulungsrichtlinien.
• Bestimmen Sie die Fähigkeiten, die für die Implementierung der CI/CD-Modellbereitstellung und die Verfolgung und Prüfung von Metadaten (Modellartefakte, Versionen, Datenabfolge) erforderlich sind.

Aktivitäten

• Lesen
• Diagnostische Fragen
• Quiz

Modul 06 Überwachung von ML-Lösungen

Themen

• Verwenden Sie die Produkte von Google Cloud, um sicherzustellen, dass das Kundenabwanderungsmodell stabil und zuverlässig bleibt und mit den Grundsätzen der verantwortungsvollen KI von Google übereinstimmt.
• Beantworten Sie diagnostische Fragen.
• Prüfen Sie die Informationen und planen Sie Ihr Studium.

Zielsetzungen

• Ermittlung des Wissensstandes, der zur Bewertung und Minderung von Risiken bei ML-Lösungen erforderlich ist.
• Ermitteln Sie den Wissensstand, der für den Aufbau sicherer ML-Systeme erforderlich ist, richten Sie sich an verantwortungsvollen KI-Praktiken aus, bewerten Sie die Bereitschaft der Lösung und nutzen Sie die Erklärbarkeit von Modellen auf Vertex AI.
• Bestimmen Sie die Fähigkeiten, die zur Überwachung, Prüfung und Fehlerbehebung von ML-Lösungen erforderlich sind.
• Bestimmen Sie die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um kontinuierliche Evaluierungsmetriken zu erstellen, die Verzerrung von Trainingsdaten und die Abweichung von Merkmalen zu überwachen, die Modellleistung mit Baselines zu vergleichen und häufige Trainings- und Servingfehler zu untersuchen.

Aktivitäten

• Lesen
• Diagnostische Fragen
• Quiz

Modul 07 Ihre nächsten Schritte

Themen

• Ein Muster-Lernplan für die Prüfung
• Wie man sich für die Prüfung anmeldet

Zielsetzungen

• Überprüfung eines Beispielstudienplans für die Prüfung
• Erfahren Sie, wie Sie sich für die Prüfung anmelden können

Aktivitäten

• Erstellen Sie Ihren Lernplan für die Prüfung
• Legen Sie einen Termin für die Prüfung fest, der Ihrem Plan entspricht
• Anmeldung zur Prüfung

Hinweise

Partner

Dieses Seminar bieten wir in Kooperation mit unserem Google LLC Learning Partner Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH an.

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