Lernen Sie, wie Sie Machine Learning Operations (MLOps) anwenden, um reale Probleme zu lösen. Der Kurs behandelt End-to-End-Lösungen mit Artificial Intelligence (AI) Pair Programming unter Verwendung von Technologien wie GitHub Copilot, um Lösungen für Machine Learning (ML) und AI-Anwendungen zu erstellen. Dieser Kurs richtet sich an Personen, die als Datenwissenschaftler, Software-Ingenieure oder -Entwickler, Datenanalysten oder in anderen Funktionen arbeiten, die ML verwenden (oder dies anstreben). Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, Web-Frameworks (z.B. Gradio und Hugging Face) für ML-Lösungen zu verwenden, ein Kommandozeilen-Tool mit dem Click-Framework zu erstellen und Rust für GPU-beschleunigte ML-Aufgaben zu nutzen. Woche 1: Erkunden Sie MLOps-Technologien und vortrainierte Modelle, um Probleme für Kunden zu lösen. Woche 2: Wenden Sie ML und KI in der Praxis durch Optimierung, Heuristiken und Simulationen an. Woche 3: Entwickeln Sie Operations-Pipelines, einschließlich DevOps, DataOps und MLOps, mit Github. Woche 4: Erstellen Sie Container für ML und verpacken Sie Lösungen auf einheitliche Weise, um die Bereitstellung in Cloud-Systemen zu ermöglichen, die Container akzeptieren. Woche 5: Wechseln Sie von Python zu Rust, um Lösungen für Kubernetes, Docker, Serverless, Data Engineering, Data Science und MLOps zu erstellen.
DevOps, DataOps, MLOps
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung MLOps | Maschinelles Lernen Operationen
Dozenten: Noah Gift
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Aufbau von Betriebs-Pipelines mit DevOps, DataOps und MLOps
Erklären Sie die Prinzipien und Praktiken von MLOps (d.h. Datenmanagement, Modellschulung und -entwicklung, kontinuierliche Integration und Bereitstellung usw.)
Erstellen und implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen in einer Produktionsumgebung mit MLOps-Tools und -Plattformen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Bibliotheken
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Devops
- Kategorie: Rust Programmierung
Wichtige Details
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13 Aufgaben
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie grundlegende Fähigkeiten in MLOps anwenden, um Lösungen für maschinelles Lernen zu erstellen und diese durch die Erstellung von Microservices in Python anzuwenden.
Das ist alles enthalten
22 Videos10 Lektüren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie die grundlegenden Fähigkeiten in Mathematik und Datenwissenschaft für MLOps anwenden und durch die Erstellung von Simulationen umsetzen können.
Das ist alles enthalten
5 Videos9 Lektüren3 Aufgaben3 Unbewertete Labore
In diesem Modul lernen Sie, wie man Operations-Pipelines erstellt und wenden diese Fähigkeiten dann an, indem Sie Lösungen für vortrainierte Hugging Face-Modelle erstellen.
Das ist alles enthalten
20 Videos9 Lektüren1 Aufgabe2 Unbewertete Labore
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie End-to-End-MLOps- und AIOps-Lösungen aufbauen und anwenden, indem Sie Lösungen mit vortrainierten Modellen von OpenAI erstellen und dabei von der Verwendung von AI Pair Programming-Tools wie GitHub Copilot profitieren.
Das ist alles enthalten
12 Videos9 Lektüren1 Aufgabe2 Unbewertete Labore
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie von Python zu Rust, einer leistungsstarken und effizienten Programmiersprache für Systeme, wechseln können. Dieses Modul behandelt verschiedene praktische Anwendungen von Rust, wie CLI-, Web- und MLOps-Lösungen sowie Cloud-Computing-Lösungen für AWS, GCP und Azure. Sie werden auch lernen, wie Sie Rust-Lösungen für Kubernetes, Docker, Serverless, Data Engineer, Datenwissenschaft und Machine Learning Operations (MLOps) erstellen können. Am Ende dieses Moduls werden Sie ein gutes Verständnis der wichtigsten Syntax und Funktionen von Rust haben und in der Lage sein, Rust für GPU-beschleunigte Machine-Learning-Aufgaben zu nutzen.
Das ist alles enthalten
25 Videos11 Lektüren4 Aufgaben3 Unbewertete Labore
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 23. Juni 2024
Extremely usefull to understand concepts of MLOps, containers, CI/CD
Geprüft am 21. Aug. 2024
Great learning resources, concise presentations, and clear explanations of all topics
Geprüft am 24. Juni 2024
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