DevOps, DataOps và MLOps cho các ứng dụng AI

Việc phát triển phần mềm hiện đại đòi hỏi nhiều hơn là viết mã; nó đòa hỏi sự tích hợp không ngừng nghỉ của phát triển, quản lý dữ liệu, và các thao tác học máy. Chương trình này cung cấp một con đường rõ ràng cho bất cứ ai muốn nối liền khoảng cách giữa việc xây dựng một mô hình và chạy nó trong một môi trường sản xuất. Bạn sẽ có được một hiểu biết toàn diện về cách quản lý toàn bộ chu kỳ sống của một ứng dụng AI, từ việc hấp thụ dữ liệu ban đầu đến giám sát mô hình liên tục. Bằng cách tập trung vào các luồng công việc tự động và lập trình AI hỗ trợ, bạn sẽ học cách xây dựng các hệ thống có thể mở rộng, đáng tin cậy và hiệu quả. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của DevOps, DataOps và MLOps - Ứng dụng kỹ thuật lập trình cặp AI để tối ưu hóa chu kỳ phát triển - Tạo các đường dẫn dữ liệu tự động cho việc huấn luyện mô hình nhất quán - Cấu hình tích hợp và giao tiếp liên tục (CI/CD) cho học máy - Luyện tập phục vụ mô hình thông qua các khung web và API - Thực hiện khả năng quan sát cơ bản để giám sát hiệu suất mô hình trong sản xuất Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và triết lý cốt lõi đằng sau sự xuất sắc trong hoạt động, sau đó chuyển sang ứng dụng thực tế của các luồng công việc này. Bạn sẽ đọc qua các giải thích chi tiết và học các ví dụ mã để chứng minh cách kết nối các kỷ luật khác nhau này. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và kỹ sư phần mềm mới bắt đầu muốn hiểu về mặt hoạt động của AI. Không cần kinh nghiệm trước đó với DevOps hoặc cơ sở hạ tầng đám mây. Bắt đầu làm chủ các luồng công việc vận hành cung cấp AI hiện đại ngày nay.