Name: Machine Learning in Production
Price: 28000 UAH
Availability: InStock

Machine Learning in Production

28 000 UAH за курс

2 місяців

Для досвідчених

Data Science / Machine learning

Про курс

Програма курсу

Вступ до машинного навчання та інфраструктури

На цьому курсі починають з основ - пояснюють мотивацію та базові принципи машинного навчання. Розглядають головні компоненти ML-систем та інфраструктуру для їх роботи. Студенти знайомляться з Docker, Kubernetes та CI/CD. Також навчаються складати дизайн-документи для ML-проєктів.

Робота з даними

Другий модуль присвячений даним - їх зберіганню та обробці. Тут розбирають процеси розмітки даних, версіонування та роботу з feature stores. Особливу увагу приділяють питанням конфіденційності та захисту інформації.

Експерименти та управління моделями

Цей блок охоплює весь цикл автоматизованого машинного навчання. Студенти вчаться керувати експериментами, будувати їх структуру та тестувати ML-код. Також розглядають управління моделями та налаштування CI/CD для машинного навчання.

Оркестрація пайплайнів

Модуль присвячений оркестрації ML-пайплайнів. Практична частина включає роботу з Kubeflow та AirFlow - популярними інструментами для автоматизації процесів.

Базовий та просунутий сервінг моделей

Спочатку студенти вивчають основи впровадження моделей - різні моделі деплою, API та інференс-сервери. Потім переходять до складніших тем: масштабування інфраструктури та моделей, оптимізація продуктивності систем.

Моніторинг та етика в ML

Останній технічний модуль охоплює моніторинг ML-систем та вирішення проблем у продакшені. Також розглядають важливі теми - пояснюваність моделей, упередженість у машинному навчанні, валідацію та регуляторні вимоги.

Огляд ML-платформ

Завершують курс порівнянням сучасних ML-платформ. Аналізують SageMaker, Vertex AI та платформи на базі Kubernetes. Студенти отримують уявлення про сильні та слабкі сторони кожного рішення.

Особливості навчання

Курс включає щотижневі відеолекції та вебінари по суботах о 16:00. Навчання будується навколо реальних завдань та курсового проєкту. Студенти регулярно отримують фідбек від викладачів. Після успішного завершення випускники отримують сертифікат.

Що включено

Видається диплом/сертифікат

Гнучкий графік

Реальний проект у портфоліо

Супровід ментора

Machine Learning in Production

Про курс

Програма курсу

Вступ до машинного навчання та інфраструктури

Робота з даними

Експерименти та управління моделями

Оркестрація пайплайнів

Базовий та просунутий сервінг моделей

Моніторинг та етика в ML

Огляд ML-платформ

Особливості навчання

Що включено

Про школу

Projector

Інші курси школи

A/B Testing

Strategic Leadership

Python Beginning