生产环境中的机器学习从基础设施搭建到模型部署完整端到端流程教程+中文字幕 Machine Learning in Production

短短8周，您将从专注于建模的数据科学家转型为能够掌控整个机器学习生命周期的专业人士。成为全面机器学习专家的旅程，为了更好地学习本课程，建议学员具备基本的编程概念知识和机器学习原理知识。

第一周：学习如何设置和管理 Docker、Kubernetes 和 CI/CD 流水线。

第二周：掌握高级数据存储、处理、版本控制、标注技术和检索增强生成 (RAG)。

第三周：构建、运行和优化实验，以确保模型达到最佳性能。

第四周：使用 Dagster、Kubeflow 和 Airflow 等强大工具简化工作流程。

第五至六周：使用最新策略（包括处理大型语言模型 (LLM)）实施、扩展和部署您的模型 。

第七周：通过强大的监控和维护策略（包括用于监控 LLM 和管理数据漂移的工具和技术），确保您的模型始终保持最佳性能。

第八周：掌握供应商选择和平台集成的复杂性，重点关注 AWS SageMaker、GCP Vertex AI 和最新趋势。

毕业设计项目展示- 运用你所学的一切知识完成一个端到端的机器学习项目并进行展示。

本课程非常适合希望掌握机器学习在实际场景中应用的专业人士

包括：

软件工程师： 拥有扎实基础，希望在保持强大工程技能的同时构建基于机器学习/逻辑建模的产品的工程师；

数据/研究科学家： 希望超越机器学习/逻辑建模，参与产品交付最后阶段，确保模型有效部署到生产环境中的专业人士；

机器学习/人工智能工程师： 希望系统梳理和回顾自身知识，并掌握该领域最新发展和最佳实践的工程师。

格 式：MP4
分 辨 率：高清1920×1080
语言字幕：英语发音，精翻中文字幕
大 小：3.26 GB
下载方式：百度网盘