Основы инфраструктуры ИИ на облачной платформе

Искусственный интеллект требует надежных, масштабируемых сред для эффективного обучения и развертывания моделей. Понимание того, как обеспечивать и управлять этими средами, является востребованным навыком в современном технологическом ландшафте. В этом курсе вы узнаете основные концепции настройки облачной инфраструктуры, предназначенной для машинного обучения и рабочих нагрузок ИИ. Вы узнаете, как настраивать вычислительные ресурсы, управлять хранилищами для массивных наборов данных и эффективно развертывать модели с использованием современных отраслевых стандартов. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций и терминологии облачных вычислений для рабочих нагрузок ИИ. - Настройка масштабируемых вычислительных ресурсов и специализированных аппаратных ускорителей. - Разработать эффективные решения хранения для крупномасштабных наборов данных машинного обучения. - Применять основные принципы инфраструктуры как кода (IaC) для автоматизации настройки среды. - Практикуем развертывание моделей машинного обучения с использованием основ контейнеров. - Внедрение фундаментальных концепций MLOps для мониторинга и обслуживания развернутых систем ИИ. Курс начинается с основных терминов и основных концепций архитектуры облака, а затем переходит к практическим текстовым упражнениям по обеспечению ресурсов и моделям развертывания. Вы пройдете пошаговую настройку сетей, управление данными и настройку автоматизированных конвейеров развертывания. Этот курс предназначен исключительно для новичков, и для его прохождения не требуется предыдущего опыта работы с облачной архитектурой или машинным обучением. Начните создавать техническую базу, необходимую для поддержки приложений ИИ следующего поколения, уже сегодня.