中学习如何应用机器学习操作（MLOps）来解决实际问题。课程涵盖端到端解决方案与人工智能（AI）结对编程，使用 GitHub Copilot 等技术构建机器学习（ML）和 AI 应用解决方案。课程结束时，您将能够使用网络框架（如 Gradio 和 Hugging Face）来构建 ML 解决方案，使用 Click 框架构建命令行工具，并利用 Rust 来完成 GPU 加速的 ML 任务。 第 1 周：探索 MLOps 技术和预训练模型，为客户解决问题。 第 2 周：通过优化、启发式方法和模拟，在实践中应用 ML 和 AI。 第 3 周：开发运营管道，包括 DevO：使用 Github 开发运营管道，包括 DevOps、DataOps 和 MLOps：为 ML 构建容器，并以统一的方式打包解决方案，以便在接受容器的云系统中进行部署。 第 5 周： 从 Python 转向 Rust：从 Python 切换到 Rust，为 Kubernetes、Docker、Serverless、数据工程、数据科学和 MLOps 构建解决方案。
DevOps、DataOps、MLOps
您将学到什么
使用 DevOps、DataOps 和 MLOps 构建运营管道
解释 MLOps 的原则和实践（即数据管理、模型培训和开发、持续集成和交付等）。
使用 MLOps 工具和平台，在生产环境中构建和部署机器学习模型。
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
13 项作业
授课语言：英语（English）
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积累特定领域的专业知识
本课程是 MLOps | 机器学习运营 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5个模块
在本 Modulation 中，您将学习如何应用 MLOps 中的基础技能来构建机器学习解决方案，并通过用 Python 构建微服务来加以应用。
涵盖的内容
22个视频11篇阅读材料4个作业1个讨论话题1个非评分实验室
在本 Modulation 中，您将学习如何将数学和数据科学方面的基本技能应用于 MLOps，并通过构建模拟来加以应用。
涵盖的内容
5个视频9篇阅读材料3个作业3个非评分实验室
在本 Modulation 中，您将学习如何构建 Operator 管道，然后通过为预先训练好的 Hugging Face 模型构建解决方案来应用这些技能。
涵盖的内容
20个视频9篇阅读材料1个作业2个非评分实验室
在本 Module 中，您将学习如何构建端到端 MLOps 和 AIOps 解决方案，并通过使用 OpenAI 的预训练模型构建解决方案加以应用，同时受益于使用 AI 配对编程工具（如 GitHub Copilot）。
涵盖的内容
12个视频9篇阅读材料1个作业2个非评分实验室
在本模块中，你将学习如何从 Python 切换到 Rust，一种强大而高效的系统编程语言。本模块将涵盖 Rust 的各种实际应用，如 CLI、Web 和 MLOps 解决方案，以及 AWS、GCP 和 Azure 的云计算解决方案。你还将学习如何为 Kubernetes、Docker、Serverless、数据工程、Data Science 和 Machine Learning Operations (MLOps) 构建 Rust 解决方案。在本 Modulation 结束时，您将对 Rust 的关键语法和 Feature 有深刻的理解，并能够利用 Rust 完成 GPU 加速的机器学习任务。
涵盖的内容
25个视频12篇阅读材料4个作业3个非评分实验室
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4.2 (70个评价)
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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
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Jennifer J.
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学生评论
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RV
5
已于 Jun 23, 2024审阅
Extremely usefull to understand concepts of MLOps, containers, CI/CD
ND
5
已于 Aug 21, 2024审阅
Great learning resources, concise presentations, and clear explanations of all topics
RR
5
已于 Jun 24, 2024审阅
Very well explained and great step by step examples
常见问题
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