KI-Workflow: KI in der Produktion | Das Universitätsnetzwerk

Beschreibung

Dies ist der sechste Kurs in der Spezialisierung „IBM AI Enterprise Workflow Certification“. Es wird Ihnen DRINGEND empfohlen, diese Kurse der Reihe nach zu absolvieren, da es sich nicht um einzelne, unabhängige Kurse handelt, sondern um einen Teil eines Arbeitsablaufs, bei dem jeder Kurs auf den vorherigen aufbaut.

Dieser Kurs konzentriert sich auf Modelle in der Produktion eines hypothetischen Streaming-Medienunternehmens. 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. Der Kurs stellt außerdem mehrere andere Tools im IBM-Ökosystem vor, die bei der Bereitstellung oder Wartung von Modellen in der Produktion helfen sollen. Der KI-Workflow ist kein linearer Prozess, daher wird den wichtigsten Feedbackschleifen etwas Zeit gewidmet, um eine effiziente Iteration des gesamten Workflows zu fördern.

Am Ende dieses Kurses können Sie:
1. Verwenden Sie Docker, um eine Flask-Anwendung bereitzustellen
2. Stellen Sie eine einfache Benutzeroberfläche bereit, um das ML-Modell, Watson NLU und Watson Visual Recognition zu integrieren
3. Besprechen Sie die grundlegende Kubernetes-Terminologie
4. Stellen Sie eine skalierbare Webanwendung auf Kubernetes bereit
5. Besprechen Sie die verschiedenen Feedbackschleifen im KI-Workflow
6. Besprechen Sie den Einsatz von Unit-Tests im Kontext der Modellproduktion
7. Verwenden Sie IBM Watson OpenScale, um die Voreingenommenheit und Leistung von Produktionsmodellen für maschinelles Lernen 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 im Aufbau und Einsatz von KI in großen Unternehmen vertiefen möchten. Wenn Sie ein angehender Data Scientist sind, ist dieser Kurs NICHT für Sie geeignet, da Sie Fachwissen aus der Praxis benötigen, um von den Inhalten dieser Kurse zu profitieren.

Welche Fähigkeiten sollten Sie mitbringen?
Es wird davon ausgegangen, dass Sie die Kurse 1 bis 5 der IBM AI Enterprise Workflow-Spezialisierung abgeschlossen haben und vor Beginn dieses Kurses über solide Kenntnisse der folgenden Themen verfügen: Grundlegendes Verständnis der linearen Algebra; Stichproben, Wahrscheinlichkeitstheorie und Wahrscheinlichkeitsverteilungen verstehen; Kenntnisse deskriptiver und inferenzstatistischer Konzepte; Allgemeines Verständnis von Techniken und Best Practices des maschinellen Lernens; Geübtes Verständnis von Python und den in der Datenwissenschaft häufig verwendeten Paketen: NumPy, Pandas, matplotlib, scikit-learn; Vertrautheit mit IBM Watson Studio; Vertrautheit mit dem Design-Thinking-Prozess.