Introdução ao OpenShift AI para Ciência de Dados e MLOps

As organizações estão adotando rapidamente a IA, mas levar modelos de machine learning do desenvolvimento à produção requer uma plataforma estruturada e escalável. O OpenShift AI fornece as ferramentas essenciais para criar, treinar, implantar e monitorar modelos de forma eficiente em escala. Neste curso baseado em texto, você fará a transição da compreensão de conceitos básicos de ciência de dados para o gerenciamento de fluxos de trabalho MLOps de ciclo de vida completo. Você ganhará as habilidades para navegar nos notebooks Jupyter, configurar pipelines de ciência de dados e servir modelos para aplicativos do mundo real. O que você vai aprender: 1. Entenda a arquitetura central do OpenShift AI e seu papel em MLOps modernos. 2. Inicie e configure ambientes de notebook Jupyter para ciência de dados colaborativa. 3. Crie e automatize pipelines de ciência de dados para simplificar o treinamento e a validação de modelos. 4. Implantar modelos de machine learning treinados como APIs escaláveis para integração de aplicativos. 5. Aplique as melhores práticas de MLOps modernas, incluindo monitoramento de modelos e controle de versão. Integre bancos de dados vetoriais e modelos fundamentais para dar suporte a fluxos de trabalho de geração aumentada por recuperação (RAG). O curso começa com conceitos fundamentais de ciência de dados nativos da nuvem antes de orientá-lo através de passos práticos, baseados em texto, de configuração de espaço de trabalho, criação de pipeline e implantação de modelo. Você aprenderá através de explicações claras e exemplos de configuração estruturados projetados para aplicação imediata. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, engenheiros de DevOps e profissionais de TI que são novos no OpenShift AI, sem experiência prévia com orquestração de contêineres. Comece a aprender hoje mesmo e libere o poder das operações de machine learning nativas da nuvem.