Apprenez à appliquer les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) pour résoudre des problèmes du monde réel. Le cours couvre les solutions de bout en bout avec l'intelligence artificielle (IA) la programmation en binôme en utilisant des technologies comme GitHub Copilot pour construire des solutions pour l'apprentissage automatique (ML) et les applications de l'IA. Ce cours s'adresse aux personnes qui travaillent (ou cherchent à travailler) en tant que scientifiques des données, ingénieurs ou développeurs de logiciels, analystes de données ou autres rôles qui utilisent la ML. À la fin du cours, vous serez en mesure d'utiliser des frameworks web (par exemple, Gradio et Hugging Face) pour des solutions ML, de construire un outil en ligne de commande en utilisant le framework Click, et de tirer parti de Rust pour les tâches ML accélérées par le GPU. Semaine 1 : Explorer les technologies MLOps et les modèles pré-entraînés pour résoudre les problèmes des clients. Semaine 2 : Appliquer le ML et l'IA dans la pratique à travers l'optimisation, l'heuristique et les simulations. Semaine 3 : Développez des pipelines d'opérations, y compris DevOps, DataOps et MLOps, avec Github. Semaine 4 : Construire des conteneurs pour ML et empaqueter les solutions d'une manière uniforme pour permettre le déploiement dans les systèmes Cloud qui acceptent les conteneurs. Semaine 5 : Passez de Python à Rust pour construire des solutions pour Kubernetes, Docker, Serverless, Data Engineering, Data Science, et MLOps.