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纳米学位项目

机器学习工程部署

学习模型打包和生产环境工程云部署,掌握企业级工程实践诀窍

开课时间

暂未确定

报名截止时间

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本期剩余席位

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席位有限,立即行动!抢先掌握稀缺技术,成为抢手人才

  • 适合人群
    有机器学习基础,希望掌握云部署技能
  • 学习时间
    1 学期 - 约 2 个月

    建议每周学习 10 小时

  • 先修知识
    中阶 Python 编程技能,了解机器学习算法

  • 课程专属服务
    硅谷授课,英文字幕

    点击查看详情

顺应潮流,高效实战,8 周学习云部署核心技能

越来越多的公司希望构建机器学习产品,能够将机器学习模型部署到全球受众的工程师成为抢手人才。在本课程中,你将学习如何创建端到端机器学习产品,并挑战将机器学习模型在云端部署到生产环境(例如:Web应用程序),根据性能指标评估和更新该模型。


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2022 年,AI 企业平均将部署 35 个 AI 或机器学习相关的项目

“云”将成为企业软件部署的默认选项

信息技术研究和顾问公司 Gartner

你将学到什么

课程大纲

机器学习云部署

你将在 8 周的时间里,了解如何使用 Amazon SageMaker 将机器学习模型部署到生产环境,应用机器学习技术来解决实际问题。

使用 Amazon SageMaker 将机器学习模型部署到生产环境,应用机器学习技术来解决实际问题。

点击收起课程大纲与实战项目

约 2 个月完成

先修知识

你需要掌握中级 Python 编程,了解机器学习算法。我们建议你学习机器学习工程师纳米学位,夯实机器学习基础。

  • 软件工程基础

    编写生产级代码并练习面向对象的编程,并将其集成到机器学习项目中。

    在线实验室:搭建一个 Python 库
  • 生产中的机器学习

    了解如何使用 Amazon SageMaker 将机器学习模型部署到生产环境。

    实战项目1:部署情感分析模型
  • 机器学习案例研究

    应用机器学习技术来解决实际问题;探索数据并部署 Amazon SageMaker 模型。

    实战项目2:抄袭检测器

与导师一同学习

Dan Romuald Mbanga
Dan Romuald Mbanga

Dan 在 Amazon AI 负责机器学习服务业务开发工作,确保大大小小的客户在 Amazon SageMaker 上成功构建和部署模型。

Andrew Paster
Andrew Paster

作为来自耶鲁的工程师,Andrew 热心教研未来的科技,并积累了多年教学经验,能带给你优质的学习体验。

Cezanne Camacho
Cezanne Camacho

Cezanne Camacho 获得了斯坦福大学电气工程专业的理学硕士学位。她的研究领域是生物医学技术,现在专注于人工智能在医学诊断中的应用。

Juno Lee
Juno Lee

作为 Looplist 的数据科学家,Juno 构建了用于分析和分类产品图像的神经网络,一个为用户提供个性化购物体验的推荐系统,以及用于生成用户行为洞察的工具。

Jennifer Staab
Jennifer Staab

Jennifer 拥有计算机科学博士学位、生物统计硕士学位,是弗罗里达理工大学的教授。她曾在 RTI International 和 United Therapeutics 担任统计员和计算机科学家。

Sean Carrell
Sean Carrell

Sean Carrell 曾是一名数学研究者,专攻代数组合学。他在加拿大滑铁卢大学获得博士学位和博士后奖学金。

为什么要学习这门课程?

填补理论到实战的鸿沟

在实际业务需求场景中,工程师除了扎实的机器学习算法理论基础,还需要具有真实工程项目中将算法部署到工程应用的技能。该课程能帮助你快速了解生产环境中的编程技巧,模拟解决公司业务问题。从算法理论到工程环境,你通过该课程边学边练,掌握在云部署/工程部署相关技能。

权威师资打造行业前瞻内容

课程由来自 Amazon SageMaker 、Looplist 、United Therapeutics等名企的资深工程师与优达学城硅谷教研团队联手制作。你将学习机器学习云端部署核心技术。毕业后你将更能胜任机器学习工程师和专家等职务。这些技能也适用于数据科学家将机器学习技术引入公司的场景。

基于真实行业案例的实战项目

课程由 2 个项目和 1 个演练组成。你将通过构建 Python 软件包、部署情感分析模型和抄袭检测器等基于行业真实案例设计的实战项目夯实技能。你还可将项目添加到作品集中,向潜在雇主展示你在特征工程、构建机器学习算法和部署模型方面的强大技能。

贴近职位需求的课程设计、高效系统的学习曲线

你将在硅谷行业专家高效而系统的学习规划指导下,学习贴合雇主需要的核心技能,适应行业发展趋势,提高个人竞争力和职业生命力。

立即加入

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机器学习工程部署 (英)

¥2099
快速掌握如何将机器学习模型部署在云端

为什么名额有限?未来学费会涨吗?

课程中包括实战项目与代码审阅,我们会限定名额来控制导师学生比例,从而保证服务质量。
为保障前沿性,我们会不断更新内容、提升教学服务,运营成本会随更新升高,导致学费可能在未来增加。

三大保障助你学习无忧

支持花呗分期 支持开发票 7 天无条件退款

帮助与常见问题

    纳米学位概览
  • 为什么要学习这门纳米学位?

    随着越来越多的公司希望构建机器学习产品,对能够将机器学习模型部署到全球受众的工程师的需求不断增长。在实际业务需求场景中,工程师除了扎实的机器学习算法理论基础,还需要具有真实工程项目中将算法部署到工程应用的技能。

    在本课程中,你将学习如何创建端到端机器学习产品,将机器学习模型部署到生产环境(例如 Web 应用程序),并根据性能指标评估和更新该模型。该课程旨在帮助你快速了解生产环境中的编程技巧,模拟解决公司业务问题,为您提供成为机器学习工程师所需的高级技能。

  • 从此纳米学位毕业后,我能达到什么样的水平?

    你将学习机器学习算法和关键部署技术,并将能够在公司中担任机器学习工程师和专家等职务。这些技能也适用于数据科学家将机器学习技术引入公司的场景。

  • 我如何知道这个纳米学位是否适合我?

    每一位学员的基础水平、背景和学习目的不同,如果想知道这门课程是否适合自己,建议点击课程页面中的“免费获取课程大纲”,微信扫码关注进入课程咨询群,获得学习规划师个性化学习规划咨询。

    报名与入学
  • 课程需要申请吗?报名条件是什么?

    该纳米学位不需要申请,满足课程先修条件,即可报名。

  • 这个纳米学位有哪些先修要求?

    你需要:

    掌握中阶 Python 编程技能

    • 至少 40 小时的编程经验
    • 熟悉字典和列表等数据结构
    • 具备 NumPy 和 Pandas 库的使用经验

    了解机器学习算法

    • 监督学习模型,如线性回归
    • 非监督学习模型,如 k-means 聚类
    • 深度学习模型,如神经网络
  • 支付学费后,我可以马上开始学习吗?

    不可以,每个班次有固定的开课时间,你所加入的班次开课后,方可开始学习。在课程页面顶部,你可以看到当前开放报名班次的开课时间。

    纳米学位条款
  • 该纳米学位的课程结构是怎样的?

    机器学习工程部署纳米学位由 (1) 个学期组成,每学期为期 (2) 个月。每期课程有固定的开课与结束日期。所有学员需要成功完成 (2) 个实战项目,方可顺利毕业。

    该纳米学位中的每一个实战项目都会由优达学城的审阅专家进行逐行代码审阅,并提供个性化的反馈。如果你没有成功通过某一项目,你会被要求重新修改并提交项目,直至顺利通过。

  • 该纳米学位的课程时长是多久?

    机器学习工程部署纳米学位的课程访问时长为 8 周。学期结束后,如果你还没有通过全部项目,可以获得 4 周的宽限期来完成这些项目。在宽限期内通过全部项目,你仍可以顺利毕业并获得证书。你最多只可获得一次宽限期,如果 4 周宽限期过后,你仍未通过全部项目,你将被移出课程,并失去访问课程内容的权限。被移出课程后,你需要重新支付学费,方可重新加入课程。

    其他问题
  • 开课后发现课程不适合自己怎么办?

    开课后 7 天内,你可以点击这里向我们申请无理由退款。我们将在 7 个工作日内,将实际支付金额退款至原付款渠道。

  • 支付学费后,可以开具发票吗?

    当然可以,在开课 7 天后,你可以点击这里申请发票。

  • 如果还有其他问题怎么办?

    你可以点击这里提交问题,我们会为你提供帮助。

    软硬件设备
  • 我需要准备哪些软件或硬件,才能学习这个纳米学位?

    课程中的实战项目”部署情感分析模型”和“抄袭检测器”需要在 Amazon 的 Sagemaker 上运行。由于 Amazon Web Services (AWS) 是第三方平台,在你完成实战项目的过程中,将产生一定的使用费用。

    此外,我们建议你使用最新版本的 Chrome 浏览器。

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