Fondamenti di Ingegneria del Machine Learning nel Cloud e MLOps

Scalare i modelli di machine learning da un notebook locale a un ambiente di produzione cloud robusto e automatizzato è una delle competenze più critiche nella tecnologia moderna. Questo corso ti guida attraverso i principi fondamentali dell'ingegneria del machine learning nel cloud e delle pipeline operative. Passerai dalla scrittura di semplici script di modelli alla progettazione di flussi di lavoro ML automatizzati e riproducibili nel cloud. Imparerai come preparare i dati, addestrare i modelli utilizzando il machine learning automatizzato (AutoML) e distribuire tali modelli come servizi cloud scalabili. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale dei sistemi di machine learning basati su cloud e i cicli di vita MLOps - Applicare le migliori pratiche di ingegneria del software per scrivere codice di machine learning pulito e riproducibile - Configurare pipeline di machine learning automatizzate per ottimizzare la selezione del modello e l'ottimizzazione degli iperparametri - Distribuire modelli di machine learning addestrati come API cloud e microservizi scalabili e sicuri - Implementare pipeline CI/CD di base e strategie di monitoraggio specificamente adattate per i flussi di lavoro di machine learning - Esplorare moderni pattern operativi inclusa la generazione aumentata dal recupero (RAG) e le basi della distribuzione di LLM Il corso inizia con la terminologia di base e i concetti architetturali prima di guidarti attraverso i passaggi pratici di costruzione, test, distribuzione e monitoraggio dei modelli basati su cloud. Attraverso chiare spiegazioni scritte e scenari di codice passo-passo, acquisirai una comprensione pratica dei flussi di lavoro ML pronti per la produzione. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e sviluppatori software che desiderano passare alle operazioni cloud. Non è richiesta alcuna precedente esperienza di ingegneria cloud, sebbene una conoscenza di base di Python sia utile. Inizia oggi stesso a costruire pipeline di machine learning scalabili e automatizzate nel cloud.