中欢迎来到 "大规模构建云计算解决方案 "专业的第四门课程！在本课程中，您将在前三门课程中介绍的云计算和数据工程概念的基础上，将机器学习工程应用到实际项目中。首先，您将开发机器学习工程应用程序，并使用软件开发最佳实践来创建机器学习工程应用程序。然后，您将学习使用 AutoML 来解决问题，其效率要高于传统的机器学习方法。最后，您将深入了解机器学习的新兴主题，包括 MLOps、边缘机器学习和 AI API。
云机器学习工程和 MLOps
您将获得的技能
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
3 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 大规模构建云计算解决方案 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有3个模块
本周，您将学习机器学习工程所涉及的方法论。本周结束时，您将能够开发机器学习工程应用程序，并使用软件开发最佳实践来创建机器学习工程应用程序。
涵盖的内容
15个视频6篇阅读材料1个作业3个讨论话题1个非评分实验室
本周，您将了解 AutoML 以及如何使用它来构建高效的机器学习解决方案，而几乎不需要代码。这些技术包括 Ludwig、Google AutoML、Apple Create ML 和 Azure Machine Learning Studio。您将使用开源和云 AutoML 技术应用这些解决方案。
涵盖的内容
21个视频2篇阅读材料1个作业3个讨论话题
本周，您将学习 MLOps 战略和设计云解决方案的最佳实践。然后，您将探索边缘机器学习以及如何使用人工智能 API。您将应用这些策略来构建低代码或无代码的云解决方案，以执行自然语言处理或计算机视觉。
涵盖的内容
22个视频4篇阅读材料1个作业4个讨论话题2个非评分实验室
获得职业证书
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位教师
授课教师评分
4.7 (18个评价)
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状态：免费试用Duke University
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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AY
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已于 Jun 1, 2022审阅
Great course to know practical ideas and concepts.
AD
5
已于 Oct 31, 2022审阅
Great Intro into DevOps and MLOps for beginners, Also good explanation and practical application examples
常见问题
要获取课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。
注册课程后，您就可以访问专项课程中的所有课程，完成作业后还可以获得证书。您的电子证书将添加到您的 "成就 "页面--在那里，您可以打印证书或将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。
是的。在特定的学习课程中，如果您付不起注册费，可以申请助学金或奖学金。如果您选择的学习课程有助学金或奖学金，您可以在说明页面找到申请链接。
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