Об этом курсе

Недавно просмотрено: 74 620
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Продвинутый уровень

• Some knowledge of AI / deep learning 

• Intermediate Python skills

• Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

Прибл. 25 часов на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • Apply techniques to manage modeling resources and best serve batch and real-time inference requests.

  • Use analytics to address model fairness, explainability issues, and mitigate bottlenecks.

Приобретаемые навыки

  • Explainable AI
  • Fairness Indicators
  • automl
  • Model Performance Analysis
  • Precomputing Predictions
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Продвинутый уровень

• Some knowledge of AI / deep learning 

• Intermediate Python skills

• Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

Прибл. 25 часов на выполнение
Английский

Преподаватели

от партнера

Placeholder

deeplearning.ai

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up86%(1,708 оценки)
Неделя
1
Неделя 1
6 ч. на завершение

Week 1: Neural Architecture Search

6 ч. на завершение
10 видео ((всего 40 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
Неделя
2
Неделя 2
5 ч. на завершение

Week 2: Model Resource Management Techniques

5 ч. на завершение
13 видео ((всего 91 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
Неделя
3
Неделя 3
5 ч. на завершение

Week 3: High-Performance Modeling

5 ч. на завершение
6 видео ((всего 57 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
Неделя
4
Неделя 4
5 ч. на завершение

Week 4: Model Analysis

5 ч. на завершение
12 видео ((всего 69 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе MACHINE LEARNING MODELING PIPELINES IN PRODUCTION

Посмотреть все отзывы

Специализация Machine Learning Engineering for Production (MLOps): общие сведения

Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.