Создание тестируемых пакетов Python для ИИ

Многие проекты в области искусственного интеллекта и науки данных начинаются как набор разрозненных сценариев и беспорядочных тетрадей. По мере роста рабочих процессов ИИ сохранение надежности и многократного использования кода предварительной обработки становится серьезной проблемой. Этот курс поможет вам организовать, структурировать и протестировать ваш код на Python. Вы преобразуете сценарии обработки необработанных данных в профессиональные модульные пакеты Python, которые легко поддерживать, обмениваться и интегрировать в конвейеры ИИ. Вы узнаете, как: 1. Понять основные концепции пакетирования и структуру чистого проекта Python. 2. Настройка современных виртуальных сред и управление зависимостями с помощью Poetry. 3. Примените типовые подсказки и стандарты форматирования кода, чтобы гарантировать, что ваш код AI читаем и поддерживаем. 4. Создание многоразовых модулей, специально предназначенных для предварительной обработки данных и интеграции в конвейер ИИ. 5. Написать надежные модульные тесты с помощью pytest для проверки преобразований данных и входных данных модели. 6. Пакетировать ваш код для распространения, делая его готовым для установки в различных средах. Вы начнете с основной терминологии упаковки и основных структур проекта. Далее вы пройдете управление зависимостями, начнете писать тестируемый код с современными возможностями Python и внедрите автоматизированные тесты для конвейеров данных ИИ. Этот курс предназначен для начинающих и продвинутых разработчиков Python, энтузиастов данных и начинающих инженеров ИИ, которые хотят писать более чистый, готовый к производству код. Рекомендуется базовое знание синтаксиса Python, но опыт предыдущего пакетирования или тестирования не требуется. Начните структурировать свой код ИИ, как профессиональный программист сегодня.