Seminar OpenShift AI Intensivseminar

Beschreibung

Beschreibung

Dieses Intensivseminar fasst das gesamte OpenShift-AI-Portfolio in einem durchgängigen End-to-End-Format zusammen. Behandelt werden die Grundlagen der Plattform, Workbenches und Projekte, automatisierte Pipelines, Training und Modellmanagement, Serving und MLOps, generative KI mit RAG- und LLM-Mustern, verteilte Workloads sowie die betrieblichen Grundlagen für Governance und Administration.

Die Konzeption richtet sich an Teams, die in kurzer Zeit einen breiten und zugleich technisch fundierten Gesamtüberblick aufbauen möchten. Das Seminar verbindet methodische Einordnung mit einer hohen Übungsdichte und zeigt, wie die einzelnen Plattformbausteine in einem realistischen Gesamtprozess zusammenspielen.

Zielgruppe

Geeignet ist das Intensivseminar für Rollen mit breitem Verantwortungsbereich, für Projektstarts, für den Aufbau gemeinsamer Teamstandards und für Organisationen, die ein komprimiertes Enablement über die gesamte Plattform benötigen.

Schwerpunkte

  • Architektur, Begriffe und Arbeitsweise von Red Hat OpenShift AI
  • Projekte, Workbenches, Verbindungen und Datenzugriffe
  • Training, Experimente und Modelllebenszyklus
  • Modellkatalog, Registry und Bereitstellungspfade
  • AI-Pipelines für reproduzierbare Workflows
  • Serving, Endpunkte und MLOps-Betriebsmodelle
  • RAG- und LLM-Anwendungen auf Plattformebene
  • Evaluierung, Qualitätssicherung und Governance
  • Skalierung, verteilte Workloads und Ressourcenplanung
  • Administrations- und Betriebsgrundlagen

Praxisanteil

Die Übungen orientieren sich an einem vollständigen End-to-End-Szenario von der Projektanlage über automatisierte Abläufe und Modellbereitstellung bis zur Bewertung, Skalierung und betrieblichen Absicherung der Lösung.

Seminardetails

   
Dauer: 5 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 2.995 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 8.500 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: AI Engineers, Data Scientists, ML Engineers, Plattformteams, Entwickelnde und technische Architekturen
Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Linux, Containern und Python sind hilfreich; OpenShift-Erfahrung ist vorteilhaft
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
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

Die Ergebnissliste kann durch Anklicken der Überschrift neu sortiert werden.

Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Dresden 5 Tage
Luxemburg 5 Tage
Hannover 5 Tage
Stuttgart 5 Tage
Trier 5 Tage
Madgeburg 5 Tage
Regensburg 5 Tage
Jena 5 Tage
Ulm 5 Tage
München 5 Tage
Friedrichshafen 5 Tage
Kassel 5 Tage
Wuppertal 5 Tage
Münster 5 Tage
Nürnberg 5 Tage
Köln 5 Tage
Erfurt 5 Tage
Bremen 5 Tage
Berlin 5 Tage
Mainz 5 Tage
Essen 5 Tage
Darmstadt 5 Tage
Frankfurt 5 Tage
Paderborn 5 Tage
Flensburg 5 Tage
Konstanz 5 Tage
Freiburg 5 Tage
Potsdam 5 Tage
Hamburg 5 Tage
Leipzig 5 Tage
Hamm 5 Tage
Rostock 5 Tage
Luxemburg 5 Tage
Hannover 5 Tage
Stuttgart 5 Tage
Dresden 5 Tage
Madgeburg 5 Tage
Regensburg 5 Tage
Jena 5 Tage
Trier 5 Tage
Nach oben
Seminare als Stream SRI zertifiziert
© 2026 www.seminar-experts.de All rights reserved. | Kontakt | Impressum | Nach oben