In this course, you’ll learn how to analyze and benchmark AI-related algorithms so your systems run efficiently at scale. You’ll use computational complexity and data-structure behavior to predict performance as workloads grow, then validate those predictions with small prototype implementations. You’ll learn how to design fair benchmarks, interpret results using metrics like latency, throughput, memory, and scaling curves, and make defensible decisions when trade-offs are unavoidable. By the end, you’ll be able to identify bottlenecks, communicate performance findings clearly, and choose the best-performing approach for real-world AI workloads using reproducible measurement.
Optimize and Benchmark AI Algorithms for Speed
Optimize and Benchmark AI Algorithms for Speed
Ce cours fait partie de Spécialisation "Train, Tune, & Ship: End-to-End Machine Learning Engineering"
Instructeur : ansrsource instructors
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Performance Metric
- Catégorie : Performance Testing
- Catégorie : Memory Management
- Catégorie : Model Optimization
- Catégorie : Theoretical Computer Science
- Catégorie : Performance Analysis
- Catégorie : Performance Stress Testing
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Performance Tuning
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
mars 2026
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Train, Tune, & Ship: End-to-End Machine Learning Engineering"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Statut : Essai gratuit
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