Tous les cours actuels de Model Deployment Courses en 2024

29 Cours

End-to-End Machine Learning: From Idea to Implementation

Débloquez le potentiel de l'intelligence artificielle avec notre cours, "Apprentissage Automatique de Bout en Bout : De l'Idée à l'Implémentation." Conçu pour les débutants comme pour les experts, ce cours Udemy offre une approche pratique pour construire, gérer et déployer des projets de machine learning grâce à la puissance de Python et MLOp.
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Machine Learning Product Management: A Practical Guide

Embarquez sur une voie de carrière dynamique en Gestion de Produit d'Apprentissage Automatique avec notre cours dédié sur Udemy. Ce guide pratique est conçu pour vous équiper avec les compétences essentielles pour exceller dans des domaines tels que l'Intelligence Artificielle, la Science des Données, et la Gestion de Produit. Plongez dans de.
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Digital Classroom - Practical Data Science with Amazon SageMaker

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (IA/ML) sont désormais omniprésents, et ce cours immerge les étudiants dans la vie quotidienne d'un data scientist. Vous collaborerez efficacement avec des data scientists et développerez des applications qui s'intègrent avec le ML. Apprenez comment les data scientists créent des solutions.
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Desarrollo de soluciones de machine learning (Español LATAM) | Developing Machine Learning Solutions (LATAM Spanish)

Dans ce cours, vous apprendrez le cycle de vie de l'apprentissage machine et comment utiliser les services AWS à chaque étape. Vous découvrirez les diverses sources de modèles d'apprentissage machine et apprendrez des techniques pour évaluer leur performance. Vous comprendrez également l'importance des opérations d'apprentissage machine (MLOps).
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Microsoft Azure for AI and Machine Learning

Ce cours complet vous immerge dans les services d'IA et d'apprentissage automatique de Microsoft Azure, offrant une précieuse expérience pratique. Développez les compétences nécessaires pour configurer, gérer et résoudre les workflows d'IA et ML basés sur Azure. Le programme traite l'ensemble du cycle de vie ML sur Azure, depuis la préparatio.
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Implementing Neural Network Solutions in Enterprise Environments

Mettre en œuvre des solutions de réseaux de neurones dans les environnements d'entreprise Ce cours couvre la mise en œuvre de solutions et de modèles de réseaux de neurones dans une entreprise. Les sujets incluent les stratégies de déploiement de modèles, les systèmes de surveillance en production, l'intégration avec ETL et bases de données, et la.
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Foundations of AI and Machine Learning

Fondations de l'IA et Cours de Machine Learning - Coursera Inscrivez-vous au cours Fondations de l'IA et du Machine Learning sur Coursera, conçu pour offrir une plongée approfondie dans les composants essentiels de l'infrastructure IA & ML. Ce programme complet couvre des aspects clés tels que les pipelines de données, les cadres de développe.
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Developing Machine Learning Solutions (Thai)

Les apprenants participant à ce cours d'apprentissage automatique découvriront le cycle de vie des opérations d'apprentissage automatique et la manière d'utiliser soigneusement les services AWS à chaque étape. Ce cours démontre également l'importance de MLOps dans l'amélioration du développement et du déploiement efficace des outils. Niv.
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Build and Deploy an Agent with Reasoning Engine in Vertex AI

Construire et Déployer un Agent avec un Moteur de Raisonnement dans Vertex AI Participez à ce laboratoire en auto-formation via la console Google Cloud et acquérez une expérience pratique dans la construction et le déploiement d'un agent. Apprenez à utiliser efficacement le SDK Vertex AI pour Python, y compris le travail avec des modèles, des.
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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Traditional Chinese)

Développer des Solutions d'Intelligence Artificielle Générative (Français) Dans ce cours, vous allez explorer le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), y compris : Définir des cas d'utilisation commerciale Sélectionner un modèle de base (FM) Améliorer les performances du FM Évaluer les perform.
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