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MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals Português

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Free Online Course: MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals Português provided by Coursera is a comprehensive online course, which lasts for 9 weeks long, 16 hours worth of material. The course is taught in Portuguese and is free of charge. Upon completion of the course, you can receive an e-certificate from Coursera. MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals Português is taught by Google Cloud Training.

Google Cloud via Coursera
9 weeks long, 16 hours worth of material
In progress
Overview

  • Neste curso, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, avaliação, monitoramento e operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, teste, monitoramento e automação de sistemas de ML em produção. Profissionais de engenharia de machine learning usam ferramentas para fazer melhorias contínuas e avaliações de modelos implantados. Eles trabalham com (e podem até ser) cientistas de dados que desenvolvem modelos para garantir a velocidade e o rigor na implantação de modelos com melhor desempenho.

Syllabus

    • Introdução às noções básicas de MLOps
      • Este módulo apresenta uma visão geral do curso
    • Por que e quando usar MLOps
      • Neste módulo, vamos abordar o machine learning por uma perspectiva operacional. Isso significa ter uma visão de todo o sistema, desde a definição do problema até a solução.
    • Noções básicas sobre os principais componentes do Kubernetes (opcional)
      • Este módulo é opcional
    • Introdução ao AI Platform Pipelines
      • Neste módulo, vamos falar sobre um produto do Google Cloud, o AI Platform Pipelines, que facilita, otimiza e escalona o MLOps com os Serviços do Google Cloud.
    • Treinamento, ajuste e exibição no AI Platform
      • Neste módulo, vamos conferir como treinar, ajustar e exibir um modelo manualmente em um notebook do Jupyter na AI Platform.
    • Kubeflow Pipelines no AI Platform
      • Neste módulo, vamos automatizar o processo de treinamento e ajustes descrito anteriormente usando um pipeline do Kubeflow. Em vez de ter que acionar cada passo do processo manualmente no notebook do Jupyterlab, podemos fazer isso com todo o processo em um único clique depois de expressar as várias etapas como um pipeline do Kubeflow.
    • CI/CD do Kubeflow Pipelines no AI Platform
      • Neste módulo, vamos abordar o CI/CD para pipelines do Kubeflow. Sabemos como criar um pipeline automatizado do Kubeflow, mas como podemos integrá-lo a uma pilha de integração contínua? A meta é recriar os recursos do pipeline imediatamente quando um novo código de treinamento for enviado para o repositório correspondente.
    • Resumo
      • Este módulo é um resumo dos temas do curso
    • Recursos do curso
      • Links dos PDFs de todos os módulos

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