Kỹ thuật Học máy Đám mây và Kiến thức Cơ bản về MLOps

Việc mở rộng quy mô các mô hình học máy từ một notebook cục bộ sang một môi trường sản xuất đám mây mạnh mẽ, tự động hóa là một trong những kỹ năng quan trọng nhất trong công nghệ hiện đại. Khóa học này hướng dẫn bạn các nguyên tắc nền tảng của kỹ thuật học máy trên đám mây và các quy trình vận hành. Bạn sẽ chuyển từ việc viết các script mô hình đơn giản sang thiết kế các quy trình làm việc ML tự động hóa, có thể tái tạo trên đám mây. Bạn sẽ học cách chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng học máy tự động hóa (AutoML) và triển khai các mô hình đó dưới dạng các dịch vụ đám mây có thể mở rộng. Bạn sẽ học: - Hiểu kiến trúc nền tảng của các hệ thống học máy dựa trên đám mây và vòng đời MLOps - Áp dụng các phương pháp tốt nhất về kỹ thuật phần mềm để viết mã học máy sạch sẽ, có thể tái tạo - Cấu hình các quy trình học máy tự động hóa để hợp lý hóa việc lựa chọn mô hình và tinh chỉnh siêu tham số - Triển khai các mô hình học máy đã huấn luyện dưới dạng các API và microservices đám mây có thể mở rộng, an toàn - Triển khai các quy trình CI/CD cơ bản và các chiến lược giám sát được tùy chỉnh đặc biệt cho các quy trình làm việc học máy - Khám phá các mẫu vận hành hiện đại bao gồm retrieval-augmented generation (RAG) và các kiến thức cơ bản về triển khai LLM Khóa học bắt đầu với các thuật ngữ cốt lõi và các khái niệm kiến trúc trước khi hướng dẫn bạn các bước thực tế để xây dựng, kiểm tra, triển khai và giám sát các mô hình dựa trên đám mây. Thông qua các giải thích bằng văn bản rõ ràng và các kịch bản mã từng bước, bạn sẽ có được sự hiểu biết thực tế về các quy trình làm việc ML sẵn sàng cho sản xuất. Khóa học này được thiết kế cho các kỹ sư ML, nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển phần mềm đầy tham vọng, những người muốn chuyển sang hoạt động đám mây. Không yêu cầu kinh nghiệm kỹ thuật đám mây trước đó, mặc dù hiểu biết cơ bản về Python là hữu ích. Bắt đầu xây dựng các quy trình học máy tự động hóa, có thể mở rộng trên đám mây ngay hôm nay.