Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация в области машинного обучения от Университета Дьюка.

Стажировка — серия курсов из 4 частей.

Эта серия интенсивных курсов подходит для людей, обладающих знаниями в области программирования, таких как разработчики, специалисты по обработке данных и исследователи. Вы приобретете важные навыки MLOps, в том числе использование Python и Rust, использование GitHub Copilot для повышения производительности и использование таких платформ, как Amazon SageMaker, Azure ML и MLflow. Кроме того, вы поймете, как точно настроить большие языковые модели (LLM) с помощью Hugging Face, а также узнаете о надежном и эффективном развертывании интегрированных двоичных моделей в формате ONNX, что обеспечит вам успех в развивающейся области MLOps.

Карьерный путь

Благодаря этой серии курсов вы начнете приобретать навыки для различных карьерных путей:

• Наука о данных — анализ и понимание сложных наборов данных, разработка моделей машинного обучения, внедрение управления данными и содействие принятию решений на основе данных.
• Инженерия машинного обучения — проектирование, создание и внедрение моделей и систем машинного обучения для решения реальных проблем.
• Создавайте решения ML в облаке — используйте облачные платформы, такие как AWS и Azure, для гибкого и экономичного проектирования решений ML и управления ими.
• Управление продуктами с использованием искусственного интеллекта (ИИ) — устранение разрыва между командами бизнеса, инженеров и специалистов по обработке данных для создания значимых продуктов AI/ML.

Практический учебный проект

Изучайте и практикуйте свои навыки MLOps с помощью практических упражнений и платформ Github.

• Создание скрипта Python для автоматизации обработки данных и извлечения признаков для моделей машинного обучения.
• Разработка реального решения ML/AI с использованием парного программирования на основе ИИ и GitHub Copilot, которое демонстрирует вашу способность сотрудничать с ИИ.
• Создание веб-приложений и инструментов командной строки для взаимодействия с моделями машинного обучения с использованием Gradio, Hugging Face и платформы Click.
• Реализация задач машинного обучения с ускорением на графическом процессоре с использованием Rust для повышения производительности и эффективности.
• Обучение, оптимизация и развертывание моделей машинного обучения в Amazon SageMaker и Azure ML для облачных MLOps.
• Проектирование полного конвейера MLOps с функциями системы MLflow, управления проектами, моделирования и отслеживания.
• Настройка и развертывание моделей большого языка (LLM) и моделей Malhom с использованием формата ONNX с Hugging Face. Создание интерактивных демонстраций для эффективной демонстрации вашей работы и прогресса.