Informații administrative
| Titlu | Arhitectura datelor |
| Durată | 60 |
| Modulul | B |
| Tipul lecției | Sesiune interactivă |
| Focalizare | Practică – IA organizațională |
| Subiect | Arhitectura datelor |
Cuvinte cheie
Arhitectura datelor, conducta de învățare automată, MLOps,
Obiective de învățare
- Pentru a cunoaște arhitecturile de date de bază în Machine Learning
- Pune întrebări despre cele mai potrivite arhitecturi de date
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Obligatoriu pentru studenți
- Procesul de analiză a datelor
- Modele de învățare automată
- DevOps
- CI/CD
Opțional pentru studenți
Nici unul.
Referințe și context pentru studenți
- DevOps
- CI/CD
Recomandat pentru profesori
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
Utilizați următoarea schiță:
- Introducere în discuție
- Care sunt cele mai difuze arhitecturi pentru sistemele ML?
- Ce este o conductă ML tipică?
- Ce este MLOps?
- Cum este posibilă automatizarea și orchestrarea unei conducte ML?
- Cum este posibil să configurați un sistem de integrare continuă/livrare continuă CI/CD pentru conducta ML utilizând Cloud?
- Întrebări și discuții suplimentare pe teme propuse de studenți
- Discuție
- Care sunt caracteristicile arhitecturii Tensor Flow eXTended (TFX)?
- Cum poate Cloud să susțină modelul TFX?
- Cum este posibilă automatizarea și orchestrarea conductei TFX?
- Cum este posibil să configurați un sistem continuu de integrare/livrare continuă CI/CD pentru conducta TFX?
- Întrebări și discuții suplimentare pe teme propuse de studenți
- Concluzii
- Rezumatul și discutarea rezultatelor lecției:
- Principalele caracteristici ale unei arhitecturi de sistem ML și ale conductelor ML
- MLOps
- Automatizarea și orchestrarea unei conducte ML cu referire la modelul TFX
- Observații concludente
- Rezumatul și discutarea rezultatelor lecției:
Orarul
| Durată (min) | Descriere | Concepte |
|---|---|---|
| 20 | Introducere în discuție | Arhitectura sistemului ml, ML Pipeline |
| 30 | Discuție | Ml în exemple de producție |
| 10 | Rezumat și observații concludente |
Confirmări
Programul de masterat AI centrat pe om a fost cofinantat de Mecanismul pentru interconectarea Europei al Uniunii Europene sub Grantul CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.