Administrativní informace
| Název | Datová architektura |
| Trvání | 60 |
| Modul | B |
| Typ lekce | Tutoriál |
| Soustředění | Praktické – Organizační AI |
| Téma | Datová architektura |
Klíčová slova
Datová architektura,Machine Learning pipeline,MLOps,
Vzdělávací cíle
- Znát základy architektury systému strojového učení
- Chcete-li vědět, jak navrhnout a automatizovat potrubí strojového učení
- Znát základní aspekty výrobního potrubí ML
- Chcete-li vědět, jak konfigurovat výrobní potrubí ML v cloudu
Očekávaná příprava
Vzdělávací akce, které mají být dokončeny před
Žádné.
Povinné pro studenty
- Proces analýzy dat
- Modely strojového učení
Volitelné pro studenty
- DevOps
- CI/CD
Reference a zázemí pro studenty
Žádné.
Doporučeno pro učitele
- Architktura cloudu Google
- Bakshi, K. (2012, březen). Úvahy týkající se dat velkého objemu: Architektura a přístup. V roce 2012 konference IEEE pro letectví a kosmonautiku (s. 1–7). IEEE.
Materiály pro výuku
Pokyny pro učitele
Témata, která mají být pokryta
- Úvod do toho, co je datová architektura
- MLOps
- Návrh a automatizace potrubí strojového učení
- Architektura systému strojového učení ve výrobě
- Orchestrace plynovodu ML.
- Konfigurace kontinuální integrace
- Systém kontinuální dodávky CI/CD pro ML potrubí pomocí cloudu.
Obrys
| Doba trvání (min) | Popis | Koncepty | Aktivity | Materiál |
|---|---|---|---|---|
| 5 | MLOps | Ml Systém, ML Pipeline, DevOps, Kontinuální integrace, kontinuální doručování, kontinuální testování |
Přednáška | Externí skluzavky |
| 10 | Návrh a automatizace potrubí strojového učení | CI/CD potrubí, CT potrubí | Přednáška | Externí skluzavky |
| 20 | Architektura systému strojového učení ve výrobě | Validace dat, předzpracování, Vývoj modelů, Analýza modelů, Nasazování modelů, TFX |
Přednáška | Externí skluzavky |
| 10 | Orchestrace plynovodu ML | Orchestrátor, Kubeflow | Přednáška | Externí skluzavky |
| 15 | Konfigurace systému kontinuální integrace/Continuous Delivery CI/CD pro ML potrubí pomocí cloudu | Ml potrubí na cloudu | Příklad běhu | Online návody |
Potvrzení
Program Human-Centered AI Masters byl spolufinancován Nástrojem Evropské unie pro propojení Evropy v rámci grantu CEF-TC-2020–1 Digitální dovednosti 2020-EU-IA-0068.