Machine Learning und Deep Learning für Softwareentwickler

Als Softwareentwickler erfordert die Integration von Machine Learning in die Produktion einen Wechsel vom Schreiben herkömmlichen deterministischen Codes zum Verwalten von Daten, Modellen und Pipelines. Dieser textbasierte Kurs schließt die Lücke, indem er Ihnen zeigt, wie Sie Rohmodelle in robuste, skalierbare Produktionsdienste umwandeln. Sie lernen, maschinelle Lern- und Deep-Learning-Modelle mithilfe moderner Engineering-Best Practices, einschließlich robustem API-Design und automatisierten Workflows, bereitzustellen, zu bedienen und zu warten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Konzepte, Terminologie und Lebenszyklusphasen für maschinelles Lernen und Deep Learning - Erstellen und Bereitstellen von Vorhersagemodellen als skalierbare APIs mit modernen Python-Web-Frameworks - Containerisieren Sie Machine-Learning-Anwendungen, um konsistente Umgebungen in Entwicklung und Produktion sicherzustellen - Implementieren Sie grundlegende CI / CD-Pipelines, um das Testen und Bereitstellen Ihres Modellcodes zu automatisieren - Anwenden von Überwachungs- und Wartungsstrategien, um die Modellleistung zu verfolgen und Datendrift in der Produktion zu bewältigen Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen des maschinellen Lernens und grundlegendem Modelltraining, bevor Sie zu Packaging-Modellen, Erstellen von API-Endpunkten, Containerisierung von Anwendungen und Erstellen automatisierter Bereitstellungs-Workflows übergehen. Dieser Kurs wurde speziell für Software-Ingenieure, Web-Entwickler und Systemarchitekten entwickelt, die neu im Bereich maschinelles Lernen sind. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die technische Seite des maschinellen Lernens zu meistern.