PickAClass · Yapay Zeka, Teknoloji ve Mühendislik · Üretken Yapay Zeka ve Derin Öğrenme

Üretken Yapay Zeka için MLOps

Büyük ölçekli üretken modelleri dağıtma, izleme ve sürdürmenin operasyonel zorluklarına odaklanın. Model sürüm oluşturma, performans takibi, maliyet yönetimi ve sağlam üretim hatları oluşturma hakkında bilgi edinin.

Üretken Yapay Zeka için MLOps

SaaS'ınız için Özel Bir MCP Sunucusu İnşa Edin

MCP Temelleri: LLM'leri Verilerinize ve Araçlarınıza Bağlayın

Yeni Başlayanlar İçin LLMOps: Tracing, Caching ve Token Yönetimi

Model Context Protocol (MCP): Özel AI Sunucuları İnşa Edin

LLMOps Temelleri: LLM'leri Dağıtma, Versiyonlama ve İzleme

Model Kontekst Protokolü (MCP) ve AI Ajanları için Geliştirici Kılavuzu

Python, Flask ve MLOps ile Makine Öğrenme Modelleri Yönetimi

LLMOps Foundations: Jenkins, Docker ve Kubernetes ile LLM'leri Yönetme

LLMOps ve Üretici Yapay Zeka: Üretim Modelleri

Modern Kalite Mühendisliği: Otomatik, DevOps ve AI-Yönelimli Test

LLM Yönetimi ve LLMOps: Üretimde Ölçeklendirme Modelleri

Model Kontekst Protokolü (MCP): Python ve Claude ile Yapay Zeka Ajanları Yapılandırmak

Model Kontekst Protokolü (MCP) ile AI Ajan Geliştirme

TPT ile Model Testi: Simulink Modelleri için Doğrulama

Üretim Makine Öğrenmesi ve MLOps Temelleri

TensorFlow Veri Boru Hattı ve Model Yönetimi

GCP üzerinde Üretim Makine Öğrenme Sistemleri Tasarımı

MLflow ile Makine Öğrenme Yaşam Döngüsü Yönetimi

TensorFlow Modeli Yönetimi ve Hizmet Stratejileri

MLOps ve Boru Hattı Orkestrasyonu Bulut Platformu

Makine öğrenimi Model izleme ve gözlemlenebilirlik

Python ile Makine Öğrenme Modeli İzleme

2000: 2. Uluslararası İstanbul Kitap Fuarı: Yayıncılık ve İletişim.

Modern Makine Öğrenme Mühendisliği: Temellerden Gelişmiş Modellere