Lernen Sie, wie Sie Machine Learning Operations (MLOps) anwenden, um reale Probleme zu lösen. Der Kurs behandelt End-to-End-Lösungen mit Artificial Intelligence (AI) Pair Programming unter Verwendung von Technologien wie GitHub Copilot, um Lösungen für Machine Learning (ML) und AI-Anwendungen zu erstellen. Dieser Kurs richtet sich an Personen, die als Datenwissenschaftler, Software-Ingenieure oder -Entwickler, Datenanalysten oder in anderen Funktionen arbeiten, die ML verwenden (oder dies anstreben). Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, Web-Frameworks (z.B. Gradio und Hugging Face) für ML-Lösungen zu verwenden, ein Kommandozeilen-Tool mit dem Click-Framework zu erstellen und Rust für GPU-beschleunigte ML-Aufgaben zu nutzen. Woche 1: Erkunden Sie MLOps-Technologien und vortrainierte Modelle, um Probleme für Kunden zu lösen. Woche 2: Wenden Sie ML und KI in der Praxis durch Optimierung, Heuristiken und Simulationen an. Woche 3: Entwickeln Sie Operations-Pipelines, einschließlich DevOps, DataOps und MLOps, mit Github. Woche 4: Erstellen Sie Container für ML und verpacken Sie Lösungen auf einheitliche Weise, um die Bereitstellung in Cloud-Systemen zu ermöglichen, die Container akzeptieren. Woche 5: Wechseln Sie von Python zu Rust, um Lösungen für Kubernetes, Docker, Serverless, Data Engineering, Data Science und MLOps zu erstellen.