Ce cours vous aide à décomposer les systèmes complexes de ML en éléments clairs et réutilisables et à les communiquer à l'aide d'abstractions pratiques. Vous apprendrez à séparer l'ingestion, le feature serving, les API d'inférence et les composants de surveillance tout en créant des organigrammes et du pseudocode qui guident l'implémentation. À l'aide d'exemples tels que la détection des fraudes en temps réel et les flux de travail des magasins de fonctionnalités, vous vous entraînerez à décomposer les systèmes et à concevoir des abstractions sur lesquelles les ingénieurs s'appuient. Grâce à de courtes vidéos, des lectures, des exercices pratiques, une réflexion guidée par le Coach et un laboratoire non noté de 45 minutes, vous développerez des compétences utilisées dans les rôles d'ingénierie ML et MLOps. À la fin du cours, vous serez en mesure d'analyser en toute confiance les systèmes de ML et de produire des artefacts qui favorisent la mise à l'échelle, la clarté et la préparation à la production.
Déconstruire l'IA : Problèmes complexes de ML
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Déconstruire l'IA : Problèmes complexes de ML
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Instructeur : ansrsource instructors
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
3 heures à compléter
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Conception de solutions
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Conception de diagrammes
- Catégorie : Pensée informatique
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Architecture des logiciels
- Catégorie : Conception des systèmes
- Catégorie : Modélisation des processus
- Catégorie : Réutilisation du code
- Catégorie : Cartographie des processus
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Récemment mis à jour !
mars 2026
Enseigné en Anglais
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Instructeur
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