本课程全面介绍人工智能和机器学习(AI & ML)基础设施的基本组成部分。您将探索 AI & ML 环境的关键要素,包括数据管道、模型开发框架和部署平台。课程强调 AI & ML 基础架构中稳健和可扩展设计的重要性。 通过本课程的学习,您将能够: 1.分析、描述并批判性地讨论 AI 和 ML 基础设施的关键组件及其相互关系。分析、描述并批判性地讨论 AI & ML 工作流程的高效数据管道。分析和评估各种 AI & ML 应用的模型开发框架。为在生产环境中部署 AI & ML 模型做好准备。 要成功学习本课程,您应该具备 Python 的中级编程知识,以及 AI 和 ML 功能的基础知识,以及通过 Generative AI (GenAI) 和预训练的 Large Language Model (LLM) 实现的较新功能。还建议熟悉统计学。
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

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''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.
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Chaitanya A.
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学生评论
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MP
已于 Dec 22, 2024审阅
We found one of the finest trainer/ instructor in this course.
SH
已于 Apr 25, 2025审阅
Great course for managers who are interested in MLOps.
QA
已于 Dec 11, 2025审阅
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。






