Fondamenti dell'infrastruttura AI della piattaforma cloud

L'intelligenza artificiale richiede ambienti robusti e scalabili per addestrare e distribuire i modelli in modo efficace.Comprendere come fornire e gestire questi ambienti è una competenza molto richiesta nel panorama tecnologico odierno. Questo corso ti guiderà attraverso i concetti fondamentali della configurazione di un'infrastruttura basata su cloud su misura per l'apprendimento automatico e i carichi di lavoro IA.Impara come configurare le risorse di calcolo, gestire lo storage per enormi set di dati e distribuire modelli in modo efficiente utilizzando i moderni standard del settore. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti e la terminologia di base del cloud computing per i carichi di lavoro AI. - Configurare risorse di calcolo scalabili e acceleratori hardware specializzati. - Progetta soluzioni di archiviazione efficienti per set di dati di apprendimento automatico su larga scala. - Applicare i principi di base di Infrastructure-as-Code (IaC) per automatizzare la configurazione dell'ambiente. - Esercitati a distribuire modelli di apprendimento automatico utilizzando i fondamenti dei contenitori. - Implementare i concetti fondamentali di MLOps per monitorare e mantenere i sistemi AI distribuiti. Il corso inizia con la terminologia essenziale del cloud e i concetti di architettura di base prima di passare a esercizi pratici basati su testo sul provisioning delle risorse e sulla distribuzione dei modelli. Progettato interamente per i principianti, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente con l'architettura cloud o il machine learning. Inizia oggi stesso a costruire le basi tecniche necessarie per supportare la prossima generazione di applicazioni AI.