CloudLabs for EDU: Pionierarbeit im Machine-Learning-Training mit vorgefertigten Labs

Laut dem „Jobs on the Rise“-Bericht von LinkedIn sind AI und Machine Learning die wichtigsten Kompetenzen, die das Beschäftigungswachstum antreiben. Berichten zufolge sind die Stellenausschreibungen in den letzten vier Jahren um 75 % gestiegen. Überraschenderweise gibt es keine Anzeichen dafür, dass sich dieser Trend verlangsamt! Experten prognostizieren bis 2030 einen Anstieg der Machine-Learning-Stellenangebote um 200 %. Dies schafft eine enorme Nachfrage nach Fachkräften (Lehrkräften und IT-Studierenden), die in ML-spezifischen Themen geschult sind. Infolgedessen planen Bildungseinrichtungen, ihren Lehrplan in ML und AI zu erweitern. Vor allem aber setzen sie alles daran, in die Cloud zu wechseln, damit Studierende und Lehrkräfte durch gemeinsam genutzte Ressourcen und geteiltes Wissen auf demselben Stand bleiben.

Was ist Machine Learning? Ein kurzer Überblick

Machine Learning, ein beliebtes Teilgebiet der AI, dreht sich darum, intelligente Maschinen zu schaffen, die aus Erfahrung lernen können, wodurch eine explizite Programmierung überflüssig wird. Es handelt sich um eine fortschrittliche Technik zur Erstellung analytischer Modelle, die auf der Analyse und Verarbeitung von Daten basiert. Sie sucht kontinuierlich nach Mustern und trifft weiterhin fundierte Entscheidungen, oft mit minimalem menschlichem Eingreifen.

Warum sind Bildungseinrichtungen zunehmend daran interessiert, cloudbasierte Machine-Learning-Lehrpläne einzuführen?

Durch die Verlagerung des Machine-Learning-Lehrplans in die Cloud können Bildungseinrichtungen von einer Reihe überzeugender Vorteile profitieren.

• Es wird für Einrichtungen einfach, mit den Fähigkeiten ihrer Machine-Learning-Kurse zu experimentieren und mit steigender Nachfrage zu skalieren.
• Der Umzug in die Cloud erleichtert es Lehrkräften und Lernenden auch, in Verbindung zu bleiben und in ihrem eigenen Tempo und nach eigenem Ermessen weiterzulernen.
• In der Cloud können Bildungseinrichtungen ihren Studierenden ermöglichen, mehrere vorkonfigurierte Umgebungen zu nutzen - AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform -, ohne dass diese über tiefgehende Kenntnisse in AI oder Machine Learning verfügen müssen.

Was Sie vor der Verlagerung Ihres Machine-Learning-Lehrplans in die Cloud beachten sollten

Hier ein kurzer Überblick über alle wichtigen Punkte, die Bildungseinrichtungen vor der Verlagerung ihres Machine-Learning-Lehrplans in die Cloud berücksichtigen sollten:

• Erhöhte Flexibilität bei der Ressourcenzuweisung: Das ML-Training beinhaltet das Experimentieren mit verschiedenen Hyperparametern, Konfigurationen und Algorithmen. Bei einem cloudbasierten Kurs sollten Studierende in der Lage sein, virtuelle Maschinen/Labs problemlos bereitzustellen und darauf zuzugreifen, unabhängig vom gewählten Betriebssystem (Linux/Mac/Windows). Diese Flexibilität ermöglicht eine verbesserte Erkundung des Modellraums und eine gesteigerte Leistung.
• Verfügbarkeit vorkonfigurierter praktischer Lab-Umgebungen: Der Cloud-Anbieter muss Zugang zu spezialisierten, vorgefertigten Labs für ML-Kurse bieten. Dabei sollten die Labs im Selbststudium nutzbar, einfach einzurichten sein und mit detaillierten Lab-Anleitungen ausgestattet sein.
• Vollständiger Datenschutz: Durch die Nutzung von Cloud-Ressourcen sollten Bildungseinrichtungen von Sicherheit auf Unternehmensniveau profitieren können (Microsoft SSPA, SOC2 Type 2, Penetrationstests, GDPR und CCPA), wodurch interne Fachkenntnisse oder Infrastruktur überflüssig werden. ML-Kursarbeiten und Schulungen beinhalten häufig personenbezogene Daten. Cloud-Dienstanbieter müssen strenge Sicherheitsmaßnahmen einsetzen, einschließlich Zugriffskontrollen, Datenverschlüsselung und Compliance-Zertifizierungen, um vollständige Vertraulichkeit zu gewährleisten.

Die CloudLabs for EDU-Erfahrung

Lesen Sie weiter, um zu verstehen, wie CloudLabs for EDU das Machine-Learning-Training revolutioniert und Bildungseinrichtungen dabei hilft, in die Cloud zu wechseln und weiterhin ML-Kurse dort anzubieten.

• Vollständiger Katalog vorkonfigurierter Labs – Bildungseinrichtungen können aus einem vollständigen Katalog vorkonfigurierter Labs wählen, die für Microsoft-Zertifizierungskurse, Azure Advanced Bootcamps, Check Point, Cyber Security, SEED sowie AI- und Machine-Learning-Kurse geeignet sind.
• KEINE Hardware-/Software-Abhängigkeiten – die Labs lassen sich einfach bereitstellen! Teilnehmer sind FREI von zusätzlichen Software- oder Hardware-Abhängigkeiten. Alles, was Sie brauchen, ist Zugriff auf einen PC mit Browser und einer stabilen Internetverbindung.
• Shadow VM – Ausbilder/Lehrkräfte können sich im Handumdrehen mit den Labs der Teilnehmer verbinden, schnelle Lösungen anbieten, den Fortschritt überprüfen und gezieltes Feedback geben.
• Lab-Validierung – Mit dieser hinzugefügten Funktion wird es einfach, den Fortschritt der Studierenden zu überwachen und den Abschluss der Labs nachzuverfolgen.
• Kompatibel mit verschiedenen Anwendungsfällen – die einfach bereitzustellenden Labs eignen sich für mehrere Anwendungsfälle: Programming & Cyber Security, Data Science, Machine Learning, AI, DevOps & System Administration, Hackathons und Secure Research.
• Multiplattform-Kompatibilität - Praxis-Labs sind kompatibel mit AWS-, GCP-, Azure-, Jupyter-, M365-, MS Teams-, Power Platform- und VS Code-Umgebungen.
• Erweiterte Admin-Kontrollen – Administratoren können die Betriebszeit der Labs planen, den Verbrauch nachverfolgen und Lab-Guthaben mit vollständiger Automatisierung überwachen. Labs, die für einen bestimmten Zeitraum inaktiv bleiben (Administratoren können die Zeit festlegen), werden automatisch heruntergefahren. Dadurch werden Ressourcen und Kosten gespart.
• 24x7-Support – ein engagiertes Team von Fachleuten steht 24x7 zur Verfügung und bietet schnelle Lösungen für technische Komplikationen, mit denen Teilnehmer beim Betrieb der Labs konfrontiert werden.

CloudLabs hilft Wayne Community College mit vorkonfigurierten AI-900-Labs, eine wirkungsvolle Lernerfahrung in Machine Learning und AI zu bieten

Wayne Community College konnte für sein CSC 215 - Machine Learning-Programm eine vorkonfigurierte, im Selbststudium nutzbare praktische Lab-Lösung finden. Die Einrichtung und ihre Lernenden wurden mit vorgefertigten AI-900-Labs vertraut gemacht, die 17 Module pro Nutzer umfassten. Zudem wurden die Labs mit Übungstests und detaillierten Anleitungen ausgestattet.

Hier eine vollständige Liste der Anforderungen, die die Einrichtung gestellt hat:

• Umfassende Unterrichtsmaterialien, die Studierende durch die Lab-Aufgaben führen würden.
• Wayne Community College wollte den Lehrkräften helfen, einen erheblichen Teil ihrer Zeit für vorrangige Aufgaben aufzuwenden, anstatt sich nur der Entwicklung von Kursmaterialien und der Ressourcenverwaltung zu widmen. Zudem bestand die Sorge, mit Ressourcenknappheit umzugehen.

Die Welt steckt voller Daten, und Machine Learning (ML) entwickelt sich mit der Zeit zu einer wesentlichen Fähigkeit, die benötigt wird, um die wahre Kraft der Daten zu nutzen und sie in Wissen umzuwandeln. Damit Menschen diese Umwandlung jedoch fortsetzen können, ist es unerlässlich, dass sie in ML geschult werden, und Bildungseinrichtungen, die ML-Schulungskurse in der Cloud einführen, machen genau das einfacher. Um sie bei diesem Prozess zu unterstützen, hat CloudLabs vorkonfigurierte, im Selbststudium nutzbare Labs entwickelt, die zudem angepasst werden können.

Wayne Community College ist bereits Teil unseres Cloud-Erfolgs! Sie könnten die Nächsten sein.

Um unsere Labs praktisch kennenzulernen, vereinbaren Sie eine Demo mit uns!

Sie können die Fallstudie auch hier herunterladen, falls Sie einen vollständigen Überblick über die Lösungen erhalten möchten, die CloudLabs für Wayne Community College angeboten hat.