Machine Learning y Deep Learning de Producción para Ingenieros de Software

Como ingeniero de software, integrar machine learning en producción requiere un cambio de escribir código determinista tradicional a gestionar datos, modelos y pipelines. Este curso basado en texto cierra la brecha mostrándote cómo convertir modelos brutos en servicios de producción resilientes y escalables. Aprenderás a desplegar, servir y mantener modelos de machine learning y deep learning utilizando las mejores prácticas de ingeniería modernas, incluyendo diseño robusto de APIs y flujos de trabajo automatizados. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de machine learning y deep learning, la terminología y las etapas del ciclo de vida - Construir y servir modelos predictivos como APIs escalables utilizando frameworks web modernos y pythonicos - Contenerizar aplicaciones de machine learning para asegurar entornos consistentes entre desarrollo y producción - Implementar pipelines básicos de CI/CD para automatizar las pruebas y el despliegue del código de tu modelo - Aplicar estrategias de monitoreo y mantenimiento para rastrear el rendimiento del modelo y manejar la deriva de datos en producción El curso comienza con definiciones centrales de machine learning y conceptos básicos de entrenamiento de modelos antes de pasar a empaquetar modelos, construir endpoints de API, contenerizar aplicaciones y establecer flujos de trabajo de despliegue automatizados. Diseñado específicamente para ingenieros de software, desarrolladores web y arquitectos de sistemas que son nuevos en machine learning, este curso no requiere experiencia previa en ciencia de datos. Empieza a leer hoy mismo para dominar el lado de la ingeniería del machine learning.