课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-ai-production
课程概述
《AI工作流：生产中的AI》是IBM AI企业工作流认证专业化中的第六门课程。强烈建议按顺序完成这些课程，因为它们不是独立的课程，而是一个工作流的一部分，每门课程都建立在前面的基础之上。
本课程关注在一家假想的流媒体公司中的生产模型，将介绍IBM Watson Machine Learning。你将学习如何在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
这一模块主要关注反馈循环和监控。反馈循环表示你可以返回AI企业工作流早期阶段的所有可能方式。尽管在专业化的第一门课程中已经讨论过反馈循环，但这里的重点在于单元测试以及商业价值。你将有机会完成有关性能监控的案例研究，这将帮助你编写日志记录API端点的单元测试，并验证日志记录是否正常工作。
Openscale与Kubernetes的实践
本模块将通过Watson Openscale和Kubernetes的实践教程结束本课程的正式学习。IBM Watson Openscale是一个服务套件，允许你追踪生产AI的性能及其对商业目标的影响。
顶点项目：整合所有内容（第一部分）
在这个模块中，你将开始顶点项目的第一部分（数据调查），这个三部分的项目旨在整合你所学的所有内容。她的目标是模拟现实世界的场景，因此不提供具体的笔记本供你参考。
顶点项目：整合所有内容（第二部分）
在这个模块中，你将完成顶点项目并提交同行评审。你将使用时间序列算法根据之前观察值预测未来值，并创建后期分析脚本，研究模型性能与商业指标之间的关系。
总结
总的来说，这门课程不仅提供了理论知识，还通过实践项目让学生在真实世界场景中应用所学内容，是AI行业从业者必不可少的技能培训。
推荐理由
如果你想深入理解如何将AI模型应用于生产，并想提高监控和反馈机制的能力，那么这门课程绝对值得推荐。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-ai-production