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    Cloud Machine Learning Engineering und MLOps
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    Duke University

    Cloud Machine Learning Engineering und MLOps

    Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Aufbau von Cloud Computing-Lösungen im großen Maßstab

    Noah Gift

    Dozent: Noah Gift

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    Stufe „Mittel“

    Linux- und Python-Kenntnisse auf Anfängerniveau

    Flexibler Zeitplan
    Ca. 13 Stunden
    In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
    Zertifikat erwerben
    Mit kostenpflichtigen Plänen

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    Kompetenzen, die Sie erwerben

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    Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Aufbau von Cloud Computing-Lösungen im großen Maßstab
    Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
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    In diesem Kurs gibt es 3 Module

    Willkommen zum vierten Kurs der Building Cloud Computing Solutions at Scale Specialization! In diesem Kurs bauen Sie auf den Konzepten für Cloud Computing und Data Engineering auf, die in den ersten drei Kursen eingeführt wurden, um Machine Learning Engineering auf reale Projekte anzuwenden. Zunächst werden Sie Anwendungen für maschinelles Lernen entwickeln und bewährte Softwareentwicklungsverfahren zur Erstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen anwenden. Dann werden Sie lernen, wie Sie mit AutoML Probleme effizienter lösen können als mit traditionellen Ansätzen des maschinellen Lernens allein. Schließlich werden Sie sich mit neuen Themen des maschinellen Lernens befassen, darunter MLOps, Edge Machine Learning und KI-APIs.

    Dieser Kurs ist ideal für Anfänger und Fortgeschrittene, die sich für die Anwendung von Cloud Computing auf Data Science, maschinelles Lernen und Data Engineering interessieren. Die Teilnehmer sollten über Linux-Kenntnisse auf Anfängerniveau und Python-Kenntnisse auf mittlerem Niveau verfügen. Für Ihr Projekt in diesem Kurs werden Sie eine Flask-Webanwendung erstellen, die Vorhersagen zum maschinellen Lernen ausgibt.

    In dieser Woche werden Sie die Methoden des Machine Learning Engineering kennenlernen. Am Ende der Woche werden Sie in der Lage sein, Anwendungen für maschinelles Lernen zu entwickeln und bewährte Methoden der Softwareentwicklung anzuwenden, um Anwendungen für maschinelles Lernen zu erstellen.

    Das ist alles enthalten

    15 Videos6 Lektüren1 Aufgabe3 Diskussionsthemen1 Unbewertetes Labor

    15 Videos•Insgesamt 46 Minuten
    • Kursleiter Einführung•1 Minute•Modulvorschau
    • Kurs Einführung•2 Minuten
    • Labor Einarbeitung•1 Minute
    • Kurs 4 Projektübersicht•1 Minute
    • Einführung in die Technik des maschinellen Lernens•0 Minuten
    • Überblick über Machine Learning Engineering•1 Minute
    • Technische Architektur für maschinelles Lernen•3 Minuten
    • Einführung in Microservices für maschinelles Lernen•0 Minuten
    • Überblick über Microservices für maschinelles Lernen•1 Minute
    • Monolithisch versus Microservice•2 Minuten
    • Einführung in Continuous Delivery für maschinelles Lernen•0 Minuten
    • Kontinuierliche Bereitstellung für maschinelles Lernen Überblick•1 Minute
    • Was ist Data Drift?•2 Minuten
    • Kontinuierliche Bereitstellung der Flask ML-Anwendung•4 Minuten
    • AWS App Runner: Kontinuierliche PaaS-Bereitstellung auf hohem Niveau•21 Minuten
    6 Lektüren•Insgesamt 55 Minuten
    • Roadmap für Spezialisierungsprojekte: Kurs 4•10 Minuten
    • Kursstruktur und Diskussionsetikette•10 Minuten
    • Ein Problem mit dem Kurs melden•5 Minuten
    • Jupyter Notebook Workflow für maschinelles Lernen•10 Minuten
    • K-Means Clustering Beispieldatensatz•10 Minuten
    • High Level MLOps Kontinuierliche Bereitstellung•10 Minuten
    1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
    • Quiz•30 Minuten
    3 Diskussionsthemen•Insgesamt 30 Minuten
    • Einführungen•10 Minuten
    • Microservices in MLOps•10 Minuten
    • PaaS (Platform as a Service) und MLOPs•10 Minuten
    1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
    • Flask Machine Learning Microservice•60 Minuten

    Diese Woche lernen Sie AutoML kennen und erfahren, wie Sie damit effiziente Machine Learning-Lösungen mit wenig bis gar keinem Code erstellen können. Zu diesen Technologien gehören Ludwig, Google AutoML, Apple Create ML und Azure Machine Learning Studio. Sie werden diese Lösungen anwenden, indem Sie sowohl die Open Source- als auch die Cloud-AutoML-Technologie verwenden.

    Das ist alles enthalten

    21 Videos2 Lektüren1 Aufgabe3 Diskussionsthemen

    21 Videos•Insgesamt 137 Minuten
    • Einführung in AutoML•0 Minuten•Modulvorschau
    • Was ist AutoML?•1 Minute
    • AutoML Computer Vision•3 Minuten
    • Einführung in No Code/Low Code•4 Minuten
    • No Code/Low Code AutoML: Teil 1•34 Minuten
    • No Code/Low Code AutoML: Teil 2•18 Minuten
    • Apple Create ML AutoML•19 Minuten
    • Einführung in Ludwig AutoML•1 Minute
    • Was ist Ludwig AutoML?•1 Minute
    • Ludwig AutoML-Tiefenbohrung•2 Minuten
    • Ludwig AutoML am Beispiel•5 Minuten
    • Einführung in Cloud AutoML•0 Minuten
    • Was ist Cloud AutoML?•1 Minute
    • Cloud AutoML Vertiefung•1 Minute
    • Gastredner: Alfredo Deza•1 Minute
    • Einführung in Azure Machine Learning Studio•3 Minuten
    • Erstellen Sie einen Datensatz in Azure Machine Learning Studio•10 Minuten
    • Automatisierter ML-Lauf in Azure Machine Learning Studio•12 Minuten
    • Experimente in Azure Machine Learning Studio•3 Minuten
    • Bereitstellen eines Moduls in Azure Machine Learning Studio•5 Minuten
    • Endpunkte in Azure Machine Learning Studio testen•4 Minuten
    2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
    • Verwaltete Systeme für maschinelles Lernen•10 Minuten
    • Verwenden Sie Apples AutoML Computer Vision•10 Minuten
    1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
    • Quiz•30 Minuten
    3 Diskussionsthemen•Insgesamt 30 Minuten
    • Auswirkungen von AutoML?•10 Minuten
    • Open Source AutoML•10 Minuten
    • ML Studio Produkte•10 Minuten

    Diese Woche lernen Sie MLOps-Strategien und Best Practices für die Entwicklung von Cloud-Lösungen kennen. Dann werden Sie Edge Machine Learning und die Verwendung von KI-APIs erkunden. Sie werden diese Strategien anwenden, um eine Cloud-Lösung mit wenig oder gar keinem Code zu entwickeln, die natürliche Sprachverarbeitung oder Computer Vision durchführt.

    Das ist alles enthalten

    22 Videos3 Lektüren1 Aufgabe4 Diskussionsthemen2 Unbewertete Labore

    22 Videos•Insgesamt 158 Minuten
    • Einführung in MLOps•0 Minuten•Modulvorschau
    • Was ist MLOps?•1 Minute
    • MLOps Vertiefung•3 Minuten
    • Einführung in Edge Machine Learning•0 Minuten
    • Was ist Edge Machine Learning?•3 Minuten
    • Edge Machine Learning Vision in Aktion•6 Minuten
    • Hardware-Inferenzmodell-Lösungen für maschinelles Lernen in Randbereichen•23 Minuten
    • Edge Machine Learning bei Google•29 Minuten
    • Maschinelles Lernen am Rande in AWS•16 Minuten
    • Einführung in KI-APIs•0 Minuten
    • Wie verwendet man KI-APIs?•2 Minuten
    • Kernkomponenten einer Cloud-Anwendung•4 Minuten
    • AWS Comprehend für die Verarbeitung natürlicher Sprache•7 Minuten
    • AWS Rekognition für Computer Vision•2 Minuten
    • GCP AutoML für die Verarbeitung natürlicher Sprache•10 Minuten
    • GCP AutoML für Computer Vision•4 Minuten
    • Azure AutoML für KI-Vorhersagen•16 Minuten
    • Azure AutoML für Computer Vision•1 Minute
    • Kernkomponenten einer Cloud-Anwendung Rekapitulation•0 Minuten
    • Schritte zur Entwicklung einer API•9 Minuten
    • Flask Machine Learning Backend•4 Minuten
    • Checkliste für den Aufbau professioneller Webdienste•7 Minuten
    3 Lektüren•Insgesamt 30 Minuten
    • Vertiefung: Lösen Sie ein Problem mit einer Low Code oder No Code Cloud AI API•10 Minuten
    • Setzen Sie ein Flask-Modell für maschinelles Lernen ein, das Sie nicht selbst erstellt haben•10 Minuten
    • Nächste Schritte•10 Minuten
    1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
    • Quiz•30 Minuten
    4 Diskussionsthemen•Insgesamt 40 Minuten
    • Warum MLOps?•10 Minuten
    • Maschinelles Lernen am Rande•10 Minuten
    • No Code und Low Code Lösungen•10 Minuten
    • Standards für herausragende Leistungen in der Softwareentwicklung•10 Minuten
    2 Unbewertete Labore•Insgesamt 120 Minuten
    • Ein ML-Modell auslesen•60 Minuten
    • Interaktive Llamafile Sandbox•60 Minuten

    Dozent

    Lehrkraftbewertungen

    Lehrkraftbewertungen

    Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.

    4.7 (18 Bewertungen)
    Noah Gift
    Noah Gift
    Duke University
    40 Kurse•172.249 Lernende

    von

    Duke University

    von

    Duke University

    Die Duke University hat etwa 13.000 Studenten und Absolventen und eine erstklassige Fakultät, die dazu beiträgt, die Grenzen des Wissens zu erweitern. Die Universität engagiert sich stark für die Anwendung von Wissen im Dienste der Gesellschaft, sowohl in der Nähe ihres Campus in North Carolina als auch weltweit.

    Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

    Felipe M.
    Lernender seit 2018
    „Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
    Jennifer J.
    Lernender seit 2020
    „Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
    Larry W.
    Lernender seit 2021
    „Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
    Chaitanya A.
    „Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

    Bewertungen von Lernenden

    4.5

    84 Bewertungen

    • 5 stars

      69,04 %

    • 4 stars

      16,66 %

    • 3 stars

      9,52 %

    • 2 stars

      4,76 %

    • 1 star

      0 %

    Zeigt 3 von 84 an

    A
    AD
    5

    Geprüft am 1. Nov. 2022

    Great Intro into DevOps and MLOps for beginners, Also good explanation and practical application examples

    A
    AY
    4

    Geprüft am 2. Juni 2022

    Great course to know practical ideas and concepts.

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    Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.

    Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose 7-tägige Testphase, in der Sie kostenlos kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattung, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Siehe unsere vollständigen RückerstattungsbedingungenWird auf einer neuen Registerkarte geöffnet.

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