Apprenez à appliquer les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) pour résoudre des problèmes du monde réel. Le cours couvre les solutions de bout en bout avec l'intelligence artificielle (IA) la programmation en binôme en utilisant des technologies comme GitHub Copilot pour construire des solutions pour l'apprentissage automatique (ML) et les applications de l'IA. Ce cours s'adresse aux personnes qui travaillent (ou cherchent à travailler) en tant que scientifiques des données, ingénieurs ou développeurs de logiciels, analystes de données ou autres rôles qui utilisent la ML. À la fin du cours, vous serez en mesure d'utiliser des frameworks web (par exemple, Gradio et Hugging Face) pour des solutions ML, de construire un outil en ligne de commande en utilisant le framework Click, et de tirer parti de Rust pour les tâches ML accélérées par le GPU. Semaine 1 : Explorer les technologies MLOps et les modèles pré-entraînés pour résoudre les problèmes des clients. Semaine 2 : Appliquer le ML et l'IA dans la pratique à travers l'optimisation, l'heuristique et les simulations. Semaine 3 : Développez des pipelines d'opérations, y compris DevOps, DataOps et MLOps, avec Github. Semaine 4 : Construire des conteneurs pour ML et empaqueter les solutions d'une manière uniforme pour permettre le déploiement dans les systèmes Cloud qui acceptent les conteneurs. Semaine 5 : Passez de Python à Rust pour construire des solutions pour Kubernetes, Docker, Serverless, Data Engineering, Data Science, et MLOps.
DevOps, DataOps, MLOps
Ce cours fait partie de Spécialisation MLOps | Machine Learning Operations
Enseigné en Anglais
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Instructeurs : Noah Gift
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Inclus avec 
Cours
(105 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Construire des pipelines d'opérations en utilisant DevOps, DataOps et MLOps
Expliquer les principes et les pratiques des MLOps (gestion des données, formation et développement de modèles, intégration et livraison continues, etc.)
Construire et déployer des modèles d'apprentissage automatique dans un environnement de production en utilisant les outils et les plateformes MLOps.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bibliothèques Python
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Devops
- Catégorie : Programmation en rouille
Détails à connaître
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce module, vous apprendrez à appliquer les compétences fondamentales en MLOps pour construire des solutions d'apprentissage automatique et à l'appliquer en construisant des microservices en Python.
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Dans ce module, vous apprendrez à appliquer des compétences essentielles en mathématiques et en science des données pour les MLOps et à les mettre en pratique en construisant des simulations.
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Dans ce module, vous apprendrez à construire des pipelines d'opérations et à appliquer ces compétences en construisant des solutions pour des modèles de visages étreints pré-entraînés.
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Dans ce module, vous apprendrez à construire des solutions MLOps et IA de bout en bout et à l'appliquer en construisant des solutions avec des modèles pré-entraînés d'OpenAI tout en bénéficiant de l'utilisation d'outils de Programmation par les pairs en IA comme GitHub Copilot.
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Dans ce module, vous apprendrez à passer de Python à Rust, un langage de programmation de systèmes puissant et efficace. Ce module couvrira diverses applications pratiques de Rust, telles que des solutions CLI, Web et MLOps, ainsi que des solutions de cloud computing pour AWS, GCP et Azure. Vous apprendrez également à construire des solutions Rust pour Kubernetes, Docker, Serverless, l'ingénierie des données, la Science des données et les opérations d'Apprentissage automatique (MLOps). À la fin de ce module, vous aurez une solide compréhension de la syntaxe et des fonctionnalités clés de Rust, et serez en mesure d'exploiter Rust pour les tâches d'apprentissage automatique accélérées par le GPU.
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