课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-ai-production
在当今快速发展的科技领域,人工智能(AI)正在改变我们的工作方式,而能够将AI模型成功地部署到生产环境中则显得尤为重要。在这篇博文中,我将详细评测Coursera上的一门非常实用的课程:AI Workflow: AI in Production。
这门课程是IBM AI企业工作流认证专门化中的第六门,强烈建议按照顺序进行学习,因为每一门课程都是建立在前一门课程的基础上。这意味着如果你想要深入理解AI在生产中的应用,完成这门课是必不可少的。
课程概述
在本课程中,我们将关注一个假设的流媒体公司中的AI模型的生产应用。课程内容包括对IBM Watson机器学习的介绍,如何在Docker容器中构建自己的API,以及如何管理这些API。
课程大纲
- 反馈循环与监控
本模块关注于反馈循环和监控,包括如何定义反馈循环及其对AI企业工作流的重要性。课程中涉及了针对业务价值的考虑,特别是模型是否如预期一样影响业务指标。这一部分的案例研究将让你编写单元测试来验证日志记录的工作状态。 - 与Openscale和Kubernetes动手实践
在这一模块中,你将通过Watson Openscale和Kubernetes的教程,学习如何跟踪生产AI的表现。在这里,你会掌握Kubernetes作为容器编排平台的使用,管理和调度Docker容器的技能。 - 顶点项目:整合所学(第一部分)
在这个模块中,你将开始为期三部分的顶点项目,仿照真实的工作场景进行数据调查。 - 顶点项目:整合所学(第二部分)
将在本模块中完成你的顶点项目,并提交给同行评审。涉及时间序列算法,以预测基于以前观察的值的未来值。
总的来说,这门课程不仅深入浅出地介绍了相关的技术背景,还通过实践案例增强了学习效果。如果你对AI生产过程、性能监控及其对商业价值的影响感兴趣,那么这门课程绝对不容错过。我强烈推荐给所有想要在AI领域深入发展的学习者。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-ai-production