Inhaltsverzeichnis
- Seminarprofil
- Themenschwerpunkte
- Praktische Übungen
- Zielgruppe
- Voraussetzungen
Seminarprofil
Dieses Training behandelt ML- und AI-Workflows innerhalb der JFrog Plattform. Im Mittelpunkt stehen Modellverwaltung, AI Catalog, Model Registry, Metadaten, Artefaktbezug, Governance, sichere Nutzung von Modellen und die Einbindung in bestehende DevOps- und DevSecOps-Prozesse.
Modelle werden als produktionsrelevante Softwarekomponenten betrachtet. Dadurch werden Versionierung, Herkunft, Freigabe, Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Deployment-Fähigkeit ähnlich strukturiert wie bei anderen Artefakten. Das Seminar ordnet Data-Science-, ML-Engineering- und Plattformanforderungen in ein gemeinsames Betriebsmodell ein.
Zwei Tage sind notwendig, weil neben MLOps-Konzepten auch Modellartefakte, Metadaten, Governance, Sicherheitsaspekte und praktische Veröffentlichungs- und Freigabemuster behandelt werden.
Themenschwerpunkte
- Rolle von JFrog ML und AI Catalog in MLOps- und MLSecOps-Szenarien
- Modelle, Datenartefakte und Abhängigkeiten als verwaltete Softwarekomponenten
- Model Registry, Versionierung, Metadaten und Herkunftsinformationen
- Governance für interne und externe Modelle
- Sicherheits- und Compliance-Aspekte bei Modellnutzung und Modellverteilung
- Integration in CI/CD-, Freigabe- und Deployment-Prozesse
- Zusammenarbeit zwischen Data Science, ML Engineering, Security und Plattformbetrieb
Praktische Übungen
- Ein Modellartefakt mit Metadaten und Versionsinformationen modellieren
- Einen Katalogeintrag für ein internes Modell strukturieren
- Risiko- und Freigabekriterien für externe Modelle festlegen
- Ein Promotion-Szenario von Experiment zu produktionsnaher Nutzung beschreiben
- Ein Rollenmodell für Data Science, Plattformbetrieb und Governance ableiten
Zielgruppe
ML Engineers, Data-Science-Plattformteams, DevOps Engineers, Security-Verantwortliche und Architekten mit Bezug zu AI-/ML-Lieferketten.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in ML-Lifecycle, Artefaktmanagement, CI/CD oder Plattformbetrieb. Tiefes Data-Science-Wissen ist nicht erforderlich.
Fachbereichsleitung / Trainingsleitung / Ansprechpartner
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Lucas Beich
Telefon: + 49 (221) 74740055
E-Mail: lucas.beich@seminar-experts.de
Seminardetails
| Dauer: | 2 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weiterer Tag: 09:00 Uhr |
| Preis: |
Öffentlich oder Live Stream: € 1.198 zzgl. MwSt. Inhaus: € 3.400 zzgl. MwSt. |
| Teilnehmeranzahl: | min. 2 - max. 8 |
| Teilnehmer: | ML Engineers, Data-Science-Plattformteams, DevOps Engineers, Security- und Governance-Verantwortliche |
| Voraussetzungen: | Grundkenntnisse in ML-Lifecycle, Artefaktmanagement, CI/CD oder Plattformbetrieb |
| Standorte: | Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg |
| Methoden: | Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System, Laboraufgaben, strukturierte Besprechung typischer Projektszenarien |
| Seminararten: | Öffentlich, Webinar, Inhouse, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht |
| Durchführungsgarantie: | ja, ab 2 Teilnehmern |
| Sprache: | Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich |
| Seminarunterlage: | Dokumentation auf Datenträger oder als Download |
| Teilnahmezertifikat: | ja, selbstverständlich |
| Verpflegung: | Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch) |
| Support: | 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten |
| Barrierefreier Zugang: | an den meisten Standorten verfügbar |
| Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055 |
Seminartermine
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