本模块深入探讨了在 AI 和 ML 背景下有效获取、清洗和预处理数据所需的复杂技术和最佳实践。本模块强调数据完整性和安全性的重要性，将使您掌握为各种应用管理数据源所需的技能，包括大型语言模型 (LLM) 和传统 ML 系统中的 Retrieval-augmented Generation (RAG)。您还将学习如何在整个 AI 开发生命周期中确保数据安全。在本 Modulation 结束时，您将熟练掌握高级数据采集、Data Cleaning 和预处理技术，并扎实了解数据安全最佳实践，从而能够在 AI 开发中有效、安全地管理数据。

本 Modulation 模块全面探讨了流行的 ML 框架、库和预训练 LLM。您将获得使用这些工具的实践经验，学会评估它们的优缺点，并根据具体项目需求选择最合适的工具。 在 Modulation 结束时，您将有能力实现基本模型，并调整其框架选择，以优化不同应用的性能。

本 Module 详细探讨了将 ML 模型部署到生产环境中的关键问题。您将学会识别部署平台的关键 Feature、为实际使用准备模型、实施版本控制以实现可重复性，并根据平台的可扩展性和效率对其进行评估。 本模块结束时，您将具备在生产环境中有效部署 ML 模型、通过版本控制管理其生命周期以及根据可扩展性和效率考虑选择最合适的部署平台的能力。

本 Module 深入探讨了 AI/ML 工程师在企业环境中不断演变的角色。您将全面了解与这一角色相关的职责，包括数据管理、框架选择、Deployment、版本控制和云考虑因素。在本模块结束时，您将清楚地了解 AI/ML 工程师在企业环境中不断演变的角色、有效基础设施管理的关键操作重点，以及在该领域建立专业网络和寻找有价值导师的策略。