Административна информация
| Дял | Архитектура на данните |
| Продължителност | 60 |
| Модул | Б |
| Вид на урока | Интерактивна сесия |
| Фокус | Практически — Организационен ИИ |
| Тема | Архитектура на данните |
Ключови думи
Архитектура на данните, тръбопровод за машинно обучение, MLOps,
Учебни цели
- За да знаете основните архитектури на данни в машинното обучение
- Задавайте въпроси за най-подходящите архитектури на данни
Очаквана подготовка
Обучение на събития, които трябва да бъдат завършени преди
Задължително за студентите
- Процес на анализ на данни
- Модели за машинно обучение
- DevOps
- CI/CD
Незадължително за студенти
Няма.
Референции и фон за студенти
- DevOps
- CI/CD
Препоръчва се за учители
Материали за уроци
Инструкции за учители
Използвайте следния контур:
- Въведение в дискусията
- Кои са най-дифузираните архитектури за ML системи?
- Какво е типичен ML тръбопровод?
- Какво представляват MLOps?
- Как е възможно да се автоматизира и дирижира тръбопровод за ML?
- Как е възможно да се конфигурира система за непрекъсната интеграция/непрекъснато доставяне на CI/CD за тръбопровода ML с помощта на облака?
- Въпроси и по-нататъшно обсъждане на теми, предложени от студентите
- Дискусия
- Какви са характеристиките на Tensor Flow eXTended (TFX) архитектура?
- Как Cloud може да поддържа модела TFX?
- Как е възможно да се автоматизира и дирижира газопроводът TFX?
- Как е възможно да се конфигурира система за непрекъсната интеграция/непрекъснато доставяне на CI/CD за тръбопровода TFX?
- Въпроси и по-нататъшно обсъждане на теми, предложени от студентите
- Изводи
- Обобщаване и обсъждане на резултатите от урока:
- Основни характеристики на архитектурата на системата ML и на тръбопроводите ML
- MLOps
- Автоматизиране и организиране на тръбопровод за ML по отношение на модела TFX
- Заключителни бележки
- Обобщаване и обсъждане на резултатите от урока:
График
| Продължителност (мин) | Описание | Концепции |
|---|---|---|
| 20 | Въведение в дискусията | Ml Системна архитектура, ML Pipeline |
| 30 | Дискусия | Ml в производствени примери |
| 10 | Обобщаващи и заключителни бележки |
Потвърждения
Магистърската програма по ИИ, насочена към човека, беше съфинансирана от Механизма за свързване на Европа на Европейския съюз под формата на безвъзмездни средства № CEF-TC-2020—1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.