Informații administrative
| Titlu | Arhitectura datelor |
| Durată | 60 |
| Modulul | B |
| Tipul lecției | Tutorial |
| Focalizare | Practică – IA organizațională |
| Subiect | Arhitectura datelor |
Cuvinte cheie
Arhitectura datelor, conducta de învățare automată, MLOps,
Obiective de învățare
- Cunoașterea fundamentelor arhitecturilor sistemului de învățare automată
- Pentru a ști cum să proiectați și să automatizați o conductă Machine Learning
- Pentru a cunoaște aspectele de bază ale unor conducte de producție ML
- Pentru a ști cum să configurați o conductă de producție ML pe Cloud
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Nici unul.
Obligatoriu pentru studenți
- Procesul de analiză a datelor
- Modele de învățare automată
Opțional pentru studenți
- DevOps
- CI/CD
Referințe și context pentru studenți
Nici unul.
Recomandat pentru profesori
- Arhiva cloud Google
- Bakshi, K. (2012, martie). Considerații privind volumele mari de date: Arhitectură și abordare. În 2012, conferința aerospațială IEEE (pp. 1-7). IEEE.
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
Subiecte care urmează să fie acoperite
- Introducere în ceea ce este o arhitectură de date
- MLOps
- Proiectarea și automatizarea unei conducte de învățare automată
- Arhitectura unui sistem de învățare automată în producție
- Orchestrarea conductei ML.
- Configurarea unei integrări continue
- Sistem CI/CD de livrare continuă pentru conducta ML utilizând Cloudul.
Contur
| Durată (min) | Descriere | Concepte | Activitate | Material |
|---|---|---|---|---|
| 5 | MLOps | Sistem ml, ML Pipeline, DevOps, Integrare continuă, livrare continuă, testare continuă |
Prelegere | Diapozitive externe |
| 10 | Proiectarea și automatizarea unei conducte de învățare automată | Țeavă CI/CD, țeavă CT | Prelegere | Diapozitive externe |
| 20 | Arhitectura unui sistem de învățare automată în producție | Validarea datelor, preprocesarea, Dezvoltarea modelelor, Analiza modelelor, Implementarea modelelor, TFX |
Prelegere | Diapozitive externe |
| 10 | Orchestrarea conductei ML | Orchestră, Kubeflow | Prelegere | Diapozitive externe |
| 15 | Configurarea unui sistem de integrare continuă/livrare continuă CI/CD pentru conducta ML utilizând cloudul | Ml conductă pe Cloud | Exemplu de funcționare | Tutoriale online |
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.