Curso en línea: especialización profesional certificada en operaciones de aprendizaje automático de la Universidad de Duke

Pasantía: una serie de cursos de 4 partes

Esta serie de cursos intensivos es adecuada para personas con conocimientos de programación, como desarrolladores, científicos de datos e investigadores. Adquirirá importantes habilidades de MLOps, incluido el uso de Python y Rust, el uso de GitHub Copilot para aumentar la productividad y el uso de plataformas como Amazon SageMaker, Azure ML y MLflow. Además, comprenderá cómo ajustar modelos de lenguaje grandes (LLM) usando Hugging Face y aprenderá cómo implementar de manera sólida y eficiente modelos binarios integrados en el formato ONNX, lo que lo preparará para el éxito en el campo emergente de MLOps.

Trayectorias profesionales

A través de esta serie de cursos, comenzará a adquirir habilidades para una variedad de trayectorias profesionales:

• Ciencia de datos : analizar y comprender conjuntos de datos complejos, desarrollar modelos de aprendizaje automático, implementar la gestión de datos y promover la toma de decisiones basada en datos.
• Ingeniería de aprendizaje automático : diseño, construcción e implementación de modelos y sistemas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real.
• Diseñe soluciones de aprendizaje automático en la nube , utilizando plataformas en la nube como AWS y Azure para diseñar y administrar soluciones de aprendizaje automático de una manera flexible y rentable.
• Gestión de productos de inteligencia artificial (IA) : cierra la brecha entre los equipos de negocios, ingeniería y ciencia de datos para ofrecer productos de IA/ML significativos.

Un proyecto de aprendizaje práctico.

Explora y practica tus habilidades de MLOps con ejercicios prácticos y plataformas Github.

• Creación de un script de Python para automatizar el procesamiento de datos y la extracción de funciones para modelos de aprendizaje automático.
• Desarrollar una solución de ML/AI de la vida real utilizando programación de pares basada en AI y GitHub Copilot, que demuestra su capacidad para colaborar con AI.
• Creación de aplicaciones web y herramientas de línea de comandos para interactuar con modelos de aprendizaje automático utilizando Gradio, Hugging Face y el marco Click.
• Implementar tareas de aprendizaje automático aceleradas por GPU utilizando Rust para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
• Capacitación, optimización e implementación de modelos de aprendizaje automático en Amazon SageMaker y Azure ML para MLOps basados ​​en la nube.
• Diseño de un proceso MLOps completo con MLflow, gestión de proyectos, funciones de sistema de modelado y seguimiento.
• Ajuste e implementación de modelos de lenguaje grande (LLM) y modelos Malhom utilizando el formato ONNX con Hugging Face. Crear demostraciones interactivas para demostrar eficazmente su trabajo y progreso.