Informações sobre o curso

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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível avançado

• Some knowledge of AI / deep learning • Intermediate Python skills • Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

Aprox. 10 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • Identify the key components of the ML lifecycle and pipeline and compare the ML modeling iterative cycle with the ML product deployment cycle.

  • Understand how performance on a small set of disproportionately important examples may be more crucial than performance on the majority of examples.

  • Solve problems for structured, unstructured, small, and big data. Understand why label consistency is essential and how you can improve it.

Habilidades que você terá

Human-level Performance (HLP)Concept DriftModel baselineProject Scoping and DesignML Deployment Challenges
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível avançado

• Some knowledge of AI / deep learning • Intermediate Python skills • Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

Aprox. 10 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up97%(3,071 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

Week 1: Overview of the ML Lifecycle and Deployment

3 horas para concluir
9 vídeos (Total 81 mín.), 3 leituras, 2 testes
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Week 2: Select and Train a Model

3 horas para concluir
16 vídeos (Total 107 mín.), 1 leitura, 2 testes
Semana
3

Semana 3

4 horas para concluir

Week 3: Data Definition and Baseline

4 horas para concluir
16 vídeos (Total 128 mín.), 3 leituras, 2 testes

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Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

Perguntas Frequentes – FAQ

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