München

NobleProg München , Landshuter Allee 8-10, München, germany, 80637

Überblick 

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Landshuter Allee 8-10 in München. Unsere großzügigen Schulungsräume sind dank guter Verkehrsanbindung leicht zu erreichen und bieten optimale Trainingsbedingungen.

 

Anfahrt 

Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nicht weit von den Autobahnen A95 und A96. Die U-Bahnstation Rotkreuzplatz und der S-Bahnhof Donnersbergerbrücke sind fussläufig erreichbar. 

 

Parkplätze 

Rund um unsere Schulungsräume finden Sie zahlreiche Parkplätze, die nicht gebührenpflichtig sind.

 

Lokale Infrastruktur 

Nicht weit von der Landshuter Allee finden Sie verschiedenste Restaurants und in der nahegelegenen Arnulfstrasse befinden sich mehrere Hotels.

Erkunden Sie unsere Kurse

Kubeflow

 35 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
  • Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud mit AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
  • Ausführen ganzer Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen.
  • Verwendung von Kubeflow zum Erzeugen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
  • ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.
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Kubeflow Fundamentals

 28 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
  • Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud.
  • ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
  • Ganze Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen auszuführen.
  • Verwendung von Kubeflow zum Erstellen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
  • ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.
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Kubeflow on AWS

 28 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning Arbeitslasten auf einem AWS EC2-Server bereitstellen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Installieren und konfigurieren Sie Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf AWS.
  • Verwenden Sie EKS (Elastic Kubernetes Service), um die Initialisierung eines Kubernetes-Clusters auf AWS zu vereinfachen.
  • Erstellen und Bereitstellen einer Kubernetes-Pipeline zur Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion.
  • Trainieren und Bereitstellen von TensorFlow ML-Modellen auf mehreren parallel laufenden GPUs und Rechnern.
  • Nutzen Sie andere verwaltete AWS-Services, um eine ML-Anwendung zu erweitern.
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Kubeflow on Azure

 28 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Techniker, die Machine Learning Workloads in der Azure-Cloud bereitstellen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Installieren und konfigurieren Sie Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf Azure.
  • Verwenden Sie Azure Kubernetes Service (AKS), um die Initialisierung eines Kubernetes-Clusters auf Azure zu vereinfachen.
  • Erstellen und Bereitstellen einer Kubernetes-Pipeline zur Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion.
  • Trainieren und Bereitstellen von TensorFlow ML-Modellen auf mehreren parallel laufenden GPUs und Computern.
  • Nutzen Sie andere verwaltete AWS-Services, um eine ML-Anwendung zu erweitern.
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Last Updated:

Erfahrungsberichte (1)

Ich habe es sehr genossen, an der Kubeflow Ausbildung teilzunehmen, die ferngesteuert durchgeführt wurde. Diese Ausbildung ermöglichte mir, mein Wissen zu AWS-Diensten, K8s und allen devOps-Tools rund um Kubeflow zu festigen, was die notwendige Grundlage ist, um das Thema angemessen anzugehen. Ich möchte Malawski Marcin für seine Geduld und Professionalität bei der Ausbildung sowie für Tipps zur besten Praxis danken. Malawski attackiert das Thema aus verschiedenen Perspektiven, mit unterschiedlichen Bereitstellungstools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Jetzt bin ich definitiv überzeugt, dass ich mich auf dem richtigen Anwendungsgebiet befinde.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM

Kurs - Kubeflow

Maschinelle Übersetzung

Kommende Kurse

Kubeflow

2025-06-02 09:30
35 Stunden
München
9880 EUR (Online)
10880 EUR (Schulungsraum)

Kubeflow Fundamentals

2025-06-16 09:30
28 Stunden
München
6944 EUR (Online)
7744 EUR (Schulungsraum)

Kubeflow on Azure

2025-06-30 09:30
28 Stunden
München
6944 EUR (Online)
7744 EUR (Schulungsraum)

Kubeflow Fundamentals

2025-07-14 09:30
28 Stunden
München
6944 EUR (Online)
7744 EUR (Schulungsraum)

Kubeflow on AWS

2025-07-28 09:30
28 Stunden
München
6944 EUR (Online)
7744 EUR (Schulungsraum)

Andere Regionen in Deutschland

Andere Länder

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Beratung

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