EX267K
550,000원
Red Hat Certified Developer in AI Exam (EX267K)
설명
Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI 시험은 OpenShift AI를 배포하고 이를 구성하여 AI 지원 애플리케이션을 지원하는 머신 러닝 모델을 빌드, 배포 및 관리하는 능력을 테스트합니다.
이 시험에 합격하면 Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI가 되며 Red Hat Certified Architect(RHCA®) .
목표
시험을 위한 학습 포인트
OpenShift AI의 Red Hat Certified Specialist 응시자는 다음 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 관련 제품별 문서가 제공되지만 응시자는 도움 없이 이러한 작업을 수행할 준비가 되어 있어야 합니다.
Red Hat OpenShift AI(RHOAI) 설치
RHOAI
사용자 및 그룹 권한 및 리소스 관리
DataScienceCluster 개체 관리
생성 사용자 정의 노트북 이미지 게시
사용자 정의 노트북 이미지 가져오기
유휴 노트북 선별 관리
기본 워크벤치 및 모델 서버 크기 사용자 정의
데이터 과학 프로젝트 작업
데이터 과학 프로젝트 생성, 수정 및 삭제
데이터 과학 관리 프로젝트 권한
사용 데이터 과학 워크 벤치
JUPYTER ECOSYSTEM
생성, 수정 및 삭제
지속적인 볼륨 클레임 객체 관리
워크 벤치 검사 리소스
Git을 사용하여 Jupyter Notebook 관리 공동 작업
Git 저장소에서 기존 노트북 업로드
업데이트된 노트북을 Git 저장소에 푸시
기계 학습 모델 작업
기본 기계 학습 개념 이해
널리 사용되는 Python을 사용하여 모델 훈련 기본 라이브러리
확장 가능한 방식으로 데이터 로드
학습 프로세스 모니터링 및 평가
모델 저장 및 로드
모델 저장, 내보내기 및 공유
모델을 Python 애플리케이션으로 배포
KServe
ModelMesh를 사용하여 모델 배포
데이터 과학 파이프라인 생성
Elyra
Kubeflow를 사용하여 파이프라인 생성
수강 대상
이 시험의 응시 대상
- Red Hat OpenShift AI의 특징과 기능에 대한 이해를 입증해야 하는 시스템 및 소프트웨어 아키텍트.
- 시스템 관리자또는개발자는 OpenShift AI를 구성, 지원 및 유지 관리하는 능력을 입증해야 합니다.
- 데이터 과학자는 OpenShift AI를 사용하여 AI/ML 모델과 애플리케이션을 개발, 교육, 제공, 테스트 및 모니터링하는 방법에 대한 이해를 입증해야 합니다.
- Red Hat 인증 엔지니어는 Red Hat Certified Architect(RHCA)
이 시험의 전제 조건
이 시험의 응시자는 다음을 이수해야 합니다.
- 다음을 이수했습니다.Red Hat OpenShift Developer II: 클라우드 네이티브 애플리케이션 구축 및 배포(DO288)과정을 수강했거나 OpenShift Container Platform을 사용한 동등한 업무 경험이 있습니다.
- Red Hat OpenShift AI에서 AI/ML 애플리케이션 개발 및 배포(AI267)과정을 수강했거나 OpenShift AI의 기능을 사용한 동등한 업무 경험이 있습니다.
- Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI 시험(EX267) 목표 검토
- 무료 평가를 받아이 시험 준비에 가장 적합한 과정을 찾아보세요
설명
Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI 시험은 OpenShift AI를 배포하고 이를 구성하여 AI 지원 애플리케이션을 지원하는 머신 러닝 모델을 빌드, 배포 및 관리하는 능력을 테스트합니다.
이 시험에 합격하면 Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI가 되며 Red Hat Certified Architect(RHCA®) .
목표
시험을 위한 학습 포인트
OpenShift AI의 Red Hat Certified Specialist 응시자는 다음 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 관련 제품별 문서가 제공되지만 응시자는 도움 없이 이러한 작업을 수행할 준비가 되어 있어야 합니다.
Red Hat OpenShift AI(RHOAI) 설치
RHOAI
사용자 및 그룹 권한 및 리소스 관리
DataScienceCluster 개체 관리
생성 사용자 정의 노트북 이미지 게시
사용자 정의 노트북 이미지 가져오기
유휴 노트북 선별 관리
기본 워크벤치 및 모델 서버 크기 사용자 정의
데이터 과학 프로젝트 작업
데이터 과학 프로젝트 생성, 수정 및 삭제
데이터 과학 관리 프로젝트 권한
사용 데이터 과학 워크 벤치
JUPYTER ECOSYSTEM
생성, 수정 및 삭제
지속적인 볼륨 클레임 객체 관리
워크 벤치 검사 리소스
Git을 사용하여 Jupyter Notebook 관리 공동 작업
Git 저장소에서 기존 노트북 업로드
업데이트된 노트북을 Git 저장소에 푸시
기계 학습 모델 작업
기본 기계 학습 개념 이해
널리 사용되는 Python을 사용하여 모델 훈련 기본 라이브러리
확장 가능한 방식으로 데이터 로드
학습 프로세스 모니터링 및 평가
모델 저장 및 로드
모델 저장, 내보내기 및 공유
모델을 Python 애플리케이션으로 배포
KServe
ModelMesh를 사용하여 모델 배포
데이터 과학 파이프라인 생성
Elyra
Kubeflow를 사용하여 파이프라인 생성
수강 대상
이 시험의 응시 대상
- Red Hat OpenShift AI의 특징과 기능에 대한 이해를 입증해야 하는 시스템 및 소프트웨어 아키텍트.
- 시스템 관리자또는개발자는 OpenShift AI를 구성, 지원 및 유지 관리하는 능력을 입증해야 합니다.
- 데이터 과학자는 OpenShift AI를 사용하여 AI/ML 모델과 애플리케이션을 개발, 교육, 제공, 테스트 및 모니터링하는 방법에 대한 이해를 입증해야 합니다.
- Red Hat 인증 엔지니어는 Red Hat Certified Architect(RHCA)
이 시험의 전제 조건
이 시험의 응시자는 다음을 이수해야 합니다.
- 다음을 이수했습니다.Red Hat OpenShift Developer II: 클라우드 네이티브 애플리케이션 구축 및 배포(DO288)과정을 수강했거나 OpenShift Container Platform을 사용한 동등한 업무 경험이 있습니다.
- Red Hat OpenShift AI에서 AI/ML 애플리케이션 개발 및 배포(AI267)과정을 수강했거나 OpenShift AI의 기능을 사용한 동등한 업무 경험이 있습니다.
- Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI 시험(EX267) 목표 검토
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