Yapay Zekayı Çözümlemek: Karmaşık ML Problemleri

Bu kurs, karmaşık ML sistemlerini net, yeniden kullanılabilir parçalara ayırmanıza ve bunları pratik soyutlamalar kullanarak iletmenize yardımcı olur. Uygulamaya rehberlik eden akış şemaları ve yalancı kodlar (pseudocode) oluştururken veri alımı (ingestion), özellik sunumu (feature serving), çıkarım (inference) API'leri ve izleme bileşenlerini nasıl ayıracağınızı öğreneceksiniz. Gerçek zamanlı dolandırıcılık tespiti ve özellik deposu (feature store) iş akışları gibi örnekleri kullanarak, sistemleri ayrıştırma ve mühendislerin güvendiği soyutlamaları tasarlama pratiği yapacaksınız. Kısa videolar, okumalar, pratik uygulamalar, eğitmen rehberliğinde değerlendirmeler ve 45 dakikalık notlandırılmayan bir laboratuvar aracılığıyla, ML mühendisliği ve MLOps rollerinde kullanılan becerileri geliştireceksiniz. Sonunda, ML sistemlerini güvenle analiz edebilecek ve ölçeklendirmeyi, netliği ve üretime hazır olmayı destekleyen çıktılar üretebileceksiniz.