Informações administrativas
| Titulo | Arquitetura de dados |
| Duração | 60 |
| Módulo | B |
| Tipo de aula | Tutorial |
| Foco | Prático — Inteligência Artificial Organizacional |
| Tópico | Arquitetura de dados |
Palavras-chave
Arquitetura de dados, pipeline de aprendizagem de máquinas, MLOps,
Objetivos de aprendizagem
- Conhecer os fundamentos das arquiteturas do Sistema de Aprendizagem de Máquinas
- Para saber como desenhar e automatizar um pipeline de aprendizagem de máquinas
- Conhecer os aspetos básicos de algum gasoduto de produção de ML
- Para saber como configurar um pipeline de produção de ML na Cloud
Preparação prevista
Eventos de aprendizagem a serem concluídos antes
Nenhuma.
Obrigatório para os Estudantes
- Processo de análise de dados
- Modelos de aprendizagem automática
Facultativo para Estudantes
- DevOps
- CI/CD
Referências e antecedentes para estudantes
Nenhuma.
Recomendado para professores
- Google Cloud Architcture
- Bakshi, K. (2012, março). Considerações relativas aos megadados: Arquitetura e abordagem. Em 2012, conferência aeroespacial IEEE (pp. 1-7). IEEE.
Materiais das aulas
Instruções para os professores
Tópicos a serem abordados
- Introdução ao que é uma arquitetura de dados
- MLOps
- Conceção e Automação de um gasoduto de aprendizagem de máquinas
- Arquitetura de um sistema de aprendizagem automática na produção
- Orquestração do gasoduto ML.
- Configuração de uma Integração Contínua
- Sistema CI/CD de Entrega Contínua para o pipeline ML utilizando a Nuvem.
Esboço
| Duração (min) | Descrição | Conceitos | Atividade | Materiais |
|---|---|---|---|---|
| 5 | MLOps | Ml Sistema, tubo ML, DevOps, Integração Contínua, Entrega Contínua, Testes Contínuos |
Palestra | Deslizamentos externos |
| 10 | Conceção e Automação de um gasoduto de aprendizagem de máquinas | Tubulação CI/CD, Tubo de CT | Palestra | Deslizamentos externos |
| 20 | Arquitetura de um sistema de aprendizagem automática na produção | Validação de dados, pré-processamento, Desenvolvimento de Modelos, Análise de Modelos, Implantação de Modelos, TFX |
Palestra | Deslizamentos externos |
| 10 | Orquestração do gasoduto ML | Orchestrator, Kubeflow | Palestra | Deslizamentos externos |
| 15 | Configuração de um sistema CI/CD de Integração Contínua/Encomenda Contínua para o pipeline ML utilizando a Nuvem | Ml de gasoduto na nuvem | Exemplo de execução | Tutoriais online |
Agradecimentos
O programa de mestrado em IA centrado no ser humano foi cofinanciado pelo Mecanismo Interligar a Europa da União Europeia ao abrigo de subvenções CEF-TC-2020-1 Competências Digitais 2020-EU-IA-0068.