DevOps, DataOps и MLOps для приложений ИИ

Современная разработка программного обеспечения требует не только написания кода; она требует бесшовной интеграции операций разработки, управления данными и машинного обучения. Этот курс предоставляет четкий путь для любого, кто хочет преодолеть разрыв между созданием модели и запуском ее в производственной среде. Вы получите всестороннее понимание того, как управлять всем жизненным циклом приложения ИИ, от первоначального ввода данных до непрерывного мониторинга модели. Сосредоточив внимание на автоматизированных рабочих процессах и программировании с помощью ИИ (AI-assisted programming), вы научитесь создавать системы, которые являются масштабируемыми, надежными и эффективными. Что вы узнаете: - Понимание основополагающих концепций DevOps, DataOps и MLOps - Применять методы парного программирования ИИ для оптимизации циклов разработки - Создание автоматизированных потоков данных для последовательной подготовки моделей - Настройка непрерывной интеграции и доставки (CI / CD) для машинного обучения - Практика обслуживания моделей через веб-фреймворки и API - Внедрение базовой наблюдаемости для мониторинга производительности модели в производстве Курс начинается с основной терминологии и основной философии, лежащей в основе оперативного совершенства, а затем переходит к практическому применению этих рабочих процессов. Вы прочитаете подробные объяснения и изучите примеры кода, которые демонстрируют, как связать эти различные дисциплины. Этот курс предназначен для начинающих ученых, аналитиков и инженеров программного обеспечения, которые хотят понять операционную сторону ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы с DevOps или облачной инфраструктурой. Начните осваивать рабочие процессы, которые обеспечивают современный ИИ, уже сегодня.