Únete al curso Operacionalización de Modelos de ML:
MLOps para IA a Escala y sumérgete en la transformación de prometedores prototipos de aprendizaje automático en sistemas robustos, escalables y mantenibles. Mejora tu comprensión a través de demostraciones prácticas, herramientas valiosas y estudios de caso de empresas líderes como Netflix, Uber y Google.
Este programa está diseñado para científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, practicantes de IA y profesionales de TI interesados en operacionalizar sus flujos de trabajo de ML y optimizar la gestión de su infraestructura.
Los requisitos previos incluyen una comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático, familiaridad con Python y experiencia con Docker y tecnologías de contenedorización. Al final del curso, serás experto en operacionalizar modelos de ML mediante el diseño de flujos de trabajo de MLOps escalables, automatizando el despliegue a través de pipelines de CI/CD, monitoreando el rendimiento, detectando la deriva de datos y optimizando la infraestructura de IA utilizando herramientas como Docker, MLflow y Kubernetes.
Estas habilidades te capacitarán para apoyar aplicaciones de IA en el mundo real de manera efectiva.
Proveedor:
Coursera
Categorías:
Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de MLOps, Cursos de Docker, Cursos de Kubernetes, Cursos de CI/CD, Cursos de Despliegue de Modelos, Cursos de Deriva de Datos, Cursos de Contenedorización
