EX267

Oferta especial

Este examen es parte del paquete Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI with Exam (AI268). Este paquete está disponible con un 15% de descuento hasta el 30 de septiembre de 2024. Haz clic en comenzar para realizar la compra en la página del paquete y selecciona el curso más el examen para recibir la oferta. El descuento se aplicará sobre el precio local de venta sugerido por el fabricante en las ofertas seleccionadas al finalizar la compra. Esta oferta no se puede combinar con otras ofertas o descuentos.

Descripción del examen

Con el examen Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI, se evalúa la capacidad de los candidatos para implementar OpenShift AI y configurarla de modo que se puedan diseñar, implementar y gestionar modelos de machine learning (aprendizaje automático) que respalden las aplicaciones que utilizan la inteligencia artificial.

Si aprueba el examen, obtendrá la certificación Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI, que también cuenta para obtener la acreditación Red Hat Certified Architect (RHCA®).

Este examen se basa en Red Hat OpenShift AI 2.8 y Red Hat OpenShift Container Platform 4.14.

Público destinatario

• Arquitectos de sistemas y software que deban demostrar su conocimiento sobre las características y las funciones de Red Hat OpenShift AI
• Administradores de sistemas o desarrolladores que deban demostrar su capacidad para configurar, gestionar y mantener OpenShift AI
• Analistas de datos que deban demostrar sus conocimientos sobre el uso de OpenShift AI para desarrollar, entrenar, preparar, probar y supervisar modelos y aplicaciones de inteligencia artificial/machine learningEspecialistas con la acreditación
• Red Hat Certified Engineer que deseen obtener la certificación Red Hat Certified Architect (RHCA)

Requisitos previos para el examen

Los candidatos deberán:

• Haber realizado el curso Red Hat OpenShift Administration I: Containers & Kubernetes (DO180) o tener experiencia laboral equiparable en el uso de OpenShift Container Platform
• Haber realizado el curso Red Hat OpenShift Administration II: Operating a Production Kubernetes Cluster (DO280) o tener experiencia laboral equiparable en el uso de OpenShift Container Platform
• Haber realizado el curso Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) o tener experiencia laboral equiparable en el uso de las funciones de OpenShift AI
• Revisar los objetivos del examen Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI (EX267)
• Realizar la evaluación de habilidades gratuita para encontrar el curso que lo ayude a prepararse mejor para presentar el examen

Preparación

Elementos de estudio para el examen

Las personas que deseen obtener la certificación Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI deben poder realizar las siguientes tareas. Se proporcionará la documentación específica del producto, pero los candidatos deben estar preparados para realizar estas tareas sin ayuda.

• Instalar Red Hat OpenShift AI (RHOAI)
• Configurar y gestionar RHOAI
  • Gestionar los permisos y los recursos de los usuarios y los grupos
  • Gestionar el objeto DataScienceCluster
  • Crear y publicar imágenes de notebooks personalizados
  • Importar imágenes de notebooks personalizados
  • Gestionar la desactivación selectiva de los notebooks inactivos
  • Personalizar los tamaños predeterminados del servidor de modelos y del entorno de trabajo
• Trabajar en proyectos de análisis de datos
  • Crear, modificar y eliminar proyectos de análisis de datos
  • Gestionar los permisos de los proyectos de análisis de datos
• Utilizar los entornos de trabajo de análisis de datos
  • Comprender el ecosistema de Jupyter
  • Crear, modificar y eliminar entornos de trabajo
  • Iniciar y detener los entornos de trabajo
  • Gestionar las conexiones de datos
  • Gestionar los objetos de reclamación de volumen permanente
  • Inspeccionar los recursos de los entornos de trabajo
• Utilizar Git para gestionar Jupyter Notebooks de forma colaborativa
  • Cargar un notebook que ya existe desde un repositorio de Git
  • Enviar notebooks actualizados a un repositorio de Git
• Trabajar con los modelos de machine learning
  • Conocer los conceptos básicos del machine learning
  • Entrenar los modelos en Python con las bibliotecas básicas más conocidas
  • Cargar los datos de manera que puedan ajustarse
  • Supervisar y evaluar el proceso de capacitación
• Guardar y cargar los modelos
  • Guardar, exportar y compartir los modelos
  • Implementar los modelos como aplicaciones de Python
  • Crear un tiempo de ejecución personalizado en KServe
  • Implementar un modelo con ModelMesh
• Crear canales de análisis de datos
  • Crear canales con Elyra
  • Crear canales con Kubeflow

Preparación

Red Hat recomienda realizar el curso Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) para prepararse mejor. La asistencia a las clases no es obligatoria; los estudiantes pueden optar por presentarse solo al examen.

Aunque la asistencia a los cursos de Red Hat sea muy importante para la preparación, no garantiza que los estudiantes aprueben el examen. La experiencia previa, la práctica y las aptitudes personales también son determinantes para el éxito.

Hay muchos libros y otros recursos sobre administración de sistemas para productos Red Hat disponibles. Red Hat no avala ninguno de ellos como guía de preparación para los exámenes. Sin embargo, su lectura puede serle de utilidad y ayudarlo a profundizar sus conocimientos.

Formato del examen

Se trata de un examen basado en el desempeño que evalúa el nivel de conocimiento y habilidades que se requieren para configurar y gestionar Red Hat OpenShift AI. Los candidatos llevarán a cabo las tareas rutinarias de configuración y administración con Red Hat OpenShift Container Platform y Red Hat OpenShift AI, y se evaluará si cumplen con los criterios objetivos específicos. Como los exámenes están basados en el desempeño, los candidatos tendrán que llevar a cabo tareas similares a las del puesto de trabajo.

Resultados y notificación

Los resultados oficiales de los exámenes proceden exclusivamente de la Central de Certificación Red Hat. Red Hat no autoriza a los examinadores ni a los partners de capacitación a comunicar los resultados a los candidatos directamente. En general, los resultados de los exámenes se comunican en un plazo de tres días laborales, según el calendario de Estados Unidos.

Los resultados del examen se organizan en puntuaciones totales. Red Hat no comunica la calificación obtenida en cada punto, ni otra información adicional que pueda ser solicitada.

• Red Hat OpenShift AI Administration (AI263)
• Creating Machine Learning Models with Red Hat OpenShift AI (AI264)
• Deploying Machine Learning Models with Red Hat OpenShift AI (AI265)
• Automating AI/ML workflows with Red Hat OpenShift AI (AI266)

Tenga en cuenta que los cursos anteriores se pueden realizar en conjunto aquí: Developing and Deploying AI/ML applications on Red Hat OpenShift AI (AI267)

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