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KI-Workflow: KI in der Produktion

BESCHREIBUNG

Dies ist der sechste Kurs in der Spezialisierung IBM AI Enterprise Workflow Certification. Es wird dringend empfohlen, diese Kurse in der richtigen Reihenfolge zu absolvieren, da es sich nicht um einzelne unabhängige Kurse handelt, sondern um einen Teil eines Workflows, bei dem jeder Kurs auf den vorherigen aufbaut.    

Dieser Kurs konzentriert sich auf Modelle in der Produktion eines hypothetischen Streaming-Media-Unternehmens. Es gibt eine Einführung in IBM Watson Machine Learning. Sie erstellen Ihre eigene API in einem Docker-Container und lernen, wie Sie Container mit Kubernetes verwalten. In diesem Kurs werden auch verschiedene andere Tools im IBM-Ökosystem vorgestellt, mit denen Modelle in der Produktion bereitgestellt oder gewartet werden können. Der KI-Workflow ist kein linearer Prozess, daher wird den wichtigsten Rückkopplungsschleifen einige Zeit gewidmet, um eine effiziente Iteration des gesamten Workflows zu fördern.
 
Am Ende dieses Kurses können Sie:
1. Verwenden Sie Docker, um eine Kolbenanwendung bereitzustellen
2. Stellen Sie eine einfache Benutzeroberfläche bereit, um das ML-Modell, Watson NLU und Watson Visual Recognition zu integrieren
3. Diskutieren Sie die grundlegende Kubernetes-Terminologie
4. Stellen Sie eine skalierbare Webanwendung auf Kubernetes bereit 
5. Diskutieren Sie die verschiedenen Rückkopplungsschleifen im AI-Workflow
6. Diskutieren Sie die Verwendung von Unit-Tests im Kontext der Modellproduktion
7. Verwenden Sie IBM Watson OpenScale, um die Verzerrung und Leistung von Modellen für maschinelles Lernen in der Produktion zu bewerten.

Wer sollte diesen Kurs belegen?
Dieser Kurs richtet sich an bestehende Data Science-Praktiker, die über Erfahrung im Aufbau von Modellen für maschinelles Lernen verfügen und ihre Fähigkeiten beim Aufbau und Einsatz von KI in großen Unternehmen vertiefen möchten. Wenn Sie ein aufstrebender Data Scientist sind, ist dieser Kurs NICHT für Sie geeignet, da Sie echtes Fachwissen benötigen, um vom Inhalt dieser Kurse zu profitieren.
 
Welche Fähigkeiten sollten Sie haben?
Es wird davon ausgegangen, dass Sie die Kurse 1 bis 5 der IBM AI Enterprise Workflow-Spezialisierung abgeschlossen haben und vor Beginn dieses Kurses ein solides Verständnis für die folgenden Themen haben: Grundlegendes Verständnis der linearen Algebra; Stichproben, Wahrscheinlichkeitstheorie und Wahrscheinlichkeitsverteilungen verstehen; Kenntnis deskriptiver und inferentieller statistischer Konzepte; Allgemeines Verständnis der Techniken und Best Practices des maschinellen Lernens; Geübtes Verständnis von Python und den in der Datenwissenschaft gebräuchlichen Paketen: NumPy, Pandas, matplotlib, scikit-learn; Vertrautheit mit IBM Watson Studio; Vertrautheit mit dem Design Thinking Prozess.

Preis: Kostenlos anmelden!

Sprache: Englisch

Untertitel: Englisch

KI-Workflow: KI in der Produktion - IBM