AI Workflow: Enterprise Model Deployment

via Coursera

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Embarquez pour un voyage transformateur avec le cinquième volet de la spécialisation en certification IBM AI Enterprise Workflow, "AI Workflow : Enterprise Model Deployment", proposé via Coursera. Conçu pour les professionnels de la science des données ayant un talent pour créer et mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique, ce cours complet vise à élever votre expertise dans le déploiement de solutions d'IA dans des environnements d'entreprise à grande échelle.

Découvrez les nuances de l'utilisation d'Apache Spark, un cadre de référence pour l'exécution de modèles d'apprentissage automatique, aux côtés des meilleures pratiques en manipulation de données, entraînement de modèles et réglage. Le cours culmine dans la conception et le déploiement d'un système de recommandation avancé, concluant avec des perspectives sur les technologies de déploiement de modèles à la pointe de la technologie.

Les principaux résultats du cours incluent la maîtrise des RDDs, des dataframes et des pipelines d'Apache Spark, l'exécution de scripts spark-submit pour l'intégration Spark, la compréhension des mécanismes derrière le filtrage collaboratif et basé sur le contenu, la construction de pipelines d'ingestion de données avec Apache Spark streaming, et le déploiement d'algorithmes et de modèles d'apprentissage automatique via l'interface ML d'Apache Spark et de Watson Studio à Watson Machine Learning.

Ce cours spécialisé est conçu pour les praticiens actuels de la science des données désireux d'élargir leurs capacités dans le déploiement de l'IA au sein de grandes entreprises. Les prérequis incluent l'achèvement des quatre premiers cours de la spécialisation IBM AI Enterprise Workflow, une compréhension fondamentale de l'algèbre linéaire, une compétence dans les théories de probabilité et les distributions, une familiarité avec les concepts statistiques, une compréhension des principes d'apprentissage automatique, et une expérience pratique avec Python et les packages essentiels de la science des données tels que NumPy, Pandas, matplotlib et scikit-learn, en plus d'une connaissance de base du IBM Watson Studio et du processus de design thinking.

Les catégories incluent les cours sur l'intelligence artificielle, les cours sur la science des données, les cours d'algèbre linéaire et les cours sur Apache Spark, positionnant ce cours comme un tremplin essentiel pour les professionnels souhaitant avoir un impact significatif dans le domaine du déploiement de l'IA en entreprise.