Informacje administracyjne
| Tytuł | Architektura danych |
| Czas trwania | 60 |
| Moduł | B |
| Rodzaj lekcji | Tutorial |
| Skupienie | Praktyczna – organizacyjna sztuczna inteligencja |
| Temat | Architektura danych |
Słowa kluczowe
Architektura danych, Potok uczenia maszynowego, MLOps,
Cele w zakresie uczenia się
- Poznanie podstaw architektury systemu uczenia maszynowego
- Aby wiedzieć, jak zaprojektować i zautomatyzować rurociąg uczenia maszynowego
- Poznanie podstawowych aspektów niektórych rurociągów produkcyjnych ML
- Aby dowiedzieć się, jak skonfigurować potok produkcyjny ML w chmurze
Oczekiwane przygotowanie
Wydarzenia edukacyjne, które należy ukończyć przed
Brak.
Obowiązkowe dla studentów
- Proces analizy danych
- Modele uczenia maszynowego
Opcjonalne dla studentów
- DevOps
- CI/CD
Referencje i tło dla studentów
Brak.
Zalecane dla nauczycieli
- Google Cloud Architcture (architektura chmury Google)
- Bakshi, K. (2012, marzec). Rozważania dotyczące dużych zbiorów danych: Architektura i podejście. W 2012 r. konferencja IEEE w dziedzinie lotnictwa (s. 1–7). IEEE.
Materiały do lekcji
Instrukcje dla nauczycieli
Tematy, które należy poruszyć
- Wprowadzenie do tego, czym jest architektura danych
- MLOps
- Projektowanie i automatyzacja rurociągu uczenia maszynowego
- Architektura systemu uczenia maszynowego w produkcji
- Orkiestracja rurociągu ML.
- Konfiguracja ciągłej integracji
- System CI/CD ciągłej dostawy dla rurociągu ML za pomocą chmury.
Zarys
| Czas trwania (min) | Opis | Koncepcje | Działalność | Materiał |
|---|---|---|---|---|
| 5 | MLOps | System ml, rurociąg ML, DevOps, Ciągła integracja, ciągła dostawa, ciągłe testowanie |
Wykład | Zjeżdżalnie zewnętrzne |
| 10 | Projektowanie i automatyzacja rurociągu uczenia maszynowego | Rurociąg CI/CD, CT Pipeline | Wykład | Zjeżdżalnie zewnętrzne |
| 20 | Architektura systemu uczenia maszynowego w produkcji | Walidacja danych, przetwarzanie wstępne, Rozwój modeli, analiza modeli, wdrażanie modeli, TFX |
Wykład | Zjeżdżalnie zewnętrzne |
| 10 | Orkiestracja rurociągu ML | Orkiestra, Kubeflow | Wykład | Zjeżdżalnie zewnętrzne |
| 15 | Konfiguracja systemu CI/CD Continuous Integration/Continuous Delivery dla rurociągu ML za pomocą chmury | Rurociąg ml w chmurze | Przykład biegania | Samouczki online |
Potwierdzenia
Program Masters zorientowany na człowieka został współfinansowany przez instrument „Łącząc Europę” Unii Europejskiej w ramach grantu CEF-TC-2020-1 Umiejętności cyfrowe 2020-EU-IA-0068.