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. 26 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • Apply techniques to manage modeling resources and best serve batch and real-time inference requests.

  • Use analytics to address model fairness, explainability issues, and mitigate bottlenecks.

Habilidades que você terá

  • Explainable AI
  • Fairness Indicators
  • automl
  • Model Performance Analysis
  • Precomputing Predictions
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. 26 horas para completar
Inglês

Instrutores

oferecido por

Placeholder

deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

7 horas para concluir

Week 1: Neural Architecture Search

7 horas para concluir
9 vídeos (Total 40 mín.), 2 leituras, 6 testes
Semana
2

Semana 2

5 horas para concluir

Week 2: Model Resource Management Techniques

5 horas para concluir
13 vídeos (Total 91 mín.), 3 leituras, 3 testes
Semana
3

Semana 3

5 horas para concluir

Week 3: High-Performance Modeling

5 horas para concluir
6 vídeos (Total 57 mín.), 2 leituras, 4 testes
Semana
4

Semana 4

6 horas para concluir

Week 4: Model Analysis

6 horas para concluir
12 vídeos (Total 69 mín.), 5 leituras, 5 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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