DevOps, DataOps e MLOps per Applicazioni AI

Lo sviluppo software moderno richiede più che la semplice scrittura di codice; richiede un'integrazione senza soluzione di continuità tra sviluppo, gestione dei dati e operazioni di machine learning. Questo corso offre un percorso chiaro per chiunque desideri colmare il divario tra la costruzione di un modello e la sua esecuzione in un ambiente di produzione. Acquisirai una comprensione completa di come gestire l'intero ciclo di vita di un'applicazione AI, dall'ingestione iniziale dei dati al monitoraggio continuo del modello. Concentrandoti sui flussi di lavoro automatizzati e sulla programmazione assistita da AI, imparerai a costruire sistemi scalabili, affidabili ed efficienti. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di DevOps, DataOps e MLOps - Applicare tecniche di AI pair programming per ottimizzare i cicli di sviluppo - Costruire pipeline di dati automatizzate per un addestramento coerente del modello - Configurare l'integrazione e la consegna continue (CI/CD) per il machine learning - Esercitarsi a servire modelli tramite framework web e API - Implementare l'osservabilità di base per monitorare le prestazioni del modello in produzione Il corso inizia con la terminologia essenziale e la filosofia di base dietro l'eccellenza operativa, per poi passare all'applicazione pratica di questi flussi di lavoro. Leggerai spiegazioni dettagliate e studierai esempi di codice che dimostrano come collegare queste diverse discipline. Questo corso è progettato per data scientist, analisti e ingegneri del software principianti che desiderano comprendere il lato operativo dell'AI. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con DevOps o infrastrutture cloud. Inizia oggi stesso a padroneggiare i flussi di lavoro operativi che alimentano l'AI moderna.