MP4 - Vertex Ai Pipelines Production Mlops On Google Cloud

Vertex AI Pipelines: MLOPS de Produção no Google Cloud




Nível: Todos os níveis | Género: eLearning | Idioma: Inglês | Duração: 22 aulas (3h 51min) Tamanho: 2 GB

Domine MLOps com Vertex AI: Crie Pipelines Automatizados, Treine Modelos, Implante em Produção e Escale no GCP
O que aprenderá
✓ Criar Pipelines de ML Prontos para Produção
✓ Dominar as Melhores Práticas dos MLOps
✓ Criar Componentes de Pipeline Reutilizáveis
✓ Implementar Fluxos de Trabalho Avançados de ML
✓ Lidar com os Desafios de ML do Mundo Real
✓ Implementar Modelos na Plataforma Google Cloud
Requisitos
● Conceitos de Machine Learning
● Noções Básicas de Programação em Python
Descrição
Transforme os seus Modelos de ML de Portáteis para Produção com o Vertex AI da Google Cloud
Está cansado de criar modelos de machine learning que nunca saem do Jupyter Notebook? Tem dificuldades com o fosso entre treinar um modelo e implementá-lo em produção? Este curso prático preenche esta lacuna crítica, ensinando a criar pipelines de ML automatizados e prontos para produção, utilizando o Vertex AI e o Kubeflow Pipelines da Google Cloud.
Neste curso prático, irá além da formação básica de modelos para dominar o fluxo de trabalho completo de MLOps. Aprenderá a conceber componentes de pipeline modulares e reutilizáveis ��que automatizam cada etapa do ciclo de vida da aprendizagem automática — desde a ingestão e validação de dados até à engenharia de recursos, treino de modelos, avaliação e implementação. Chega de passos manuais, chega de caos nos scripts, chega de dores de cabeça com a implementação.
Através de um projeto abrangente do mundo real e de exercícios práticos avançados, ganhará experiência prática na construção de pipelines cada vez mais sofisticados. Enfrentará desafios reais, como lidar com conjuntos de dados desequilibrados, implementar treino paralelo de modelos, criar sistemas automatizados de comparação de modelos e integrar-se no Vertex AI Model Registry para gestão centralizada de modelos. O projeto inclui demonstrações guiadas e exercícios com itens TODO focados em padrões de MLOps, enquanto os algoritmos de aprendizagem automática são previamente preenchidos para que se possa concentrar na aprendizagem de fluxos de trabalho de produção.
Ao concluir o curso, terá um portfólio pronto para demonstrar a sua capacidade de automatizar fluxos de trabalho de ML, implementar controlos de qualidade, orquestrar pipelines complexos e implementar modelos na infraestrutura de cloud empresarial. Compreenderá como empresas como a Google, Netflix e Uber gerem a aprendizagem automática em escala e terá competências transferíveis aplicáveis ��a qualquer plataforma de aprendizagem automática na nuvem.
Quer seja um cientista de dados que deseja colocar os seus modelos em produção, um engenheiro de software a entrar no espaço da IA ��ou um profissional de MLOps que procura experiência prática no GCP, este curso fornece as competências práticas que os empregadores exigem no mercado de trabalho orientado pela IA.
Pare de construir modelos que ficam nos portáteis. Comece a construir sistemas de aprendizagem automática que acrescentem valor real aos negócios.

Para quem é este curso
■ Engenheiros de Aprendizagem Automática e Cientistas de Dados
■ Engenheiros de MLOps e Profissionais de DevOps
■ Engenheiros de Software
■ Arquitetos de Cloud e Arquitetos de Soluções
■ Estudantes de Pós-Graduação e Investigadores
■ Profissionais em Transição de Carreira com experiência em programação Python