Facebook
GoogleLợi ích của học viên
- Tặng miễn phí 01 tài khoản trên Hệ thống quản lý học tập của MCI
- Được support từ đội ngũ IT và CTO của MCI về công nghệ, dữ liệu lớn và hàng trăm job trên Workspace
- Tham gia cộng đồng học viên sôi động, chia sẻ và hợp tác cùng hàng ngàn chuyên gia.
- Nhận chứng chỉ sau khóa học – Ghi nhận kỹ năng và kiến thức đã học.
- Miễn phí học lại không giới hạn – Luôn cập nhật với xu hướng mới nhất.
MLOps và Advanced Python
🎓 Khóa học AI Engineer: MLOps và Advanced Python là chương trình đào tạo chuyên sâu giúp bạn làm chủ quy trình phát triển, triển khai và giám sát các mô hình học máy (MLOps), đồng thời nâng cao kỹ năng lập trình Python ở mức độ nâng cao để tối ưu hóa hiệu quả trong các dự án AI phức tạp.
🔧 Làm chủ quy trình phát triển và triển khai mô hình học máy (MLOps)
- Xây dựng và triển khai mô hình học máy mạnh mẽ từ khâu thiết kế đến đưa vào sản xuất, giúp bạn tối ưu quy trình phát triển AI.
- Giám sát và duy trì hiệu suất mô hình liên tục, giúp đảm bảo mô hình hoạt động ổn định và cải thiện hiệu quả theo thời gian.
🐍 Nâng cao kỹ năng lập trình Python
- Tối ưu hóa mã nguồn Python cho các bài toán AI phức tạp, giúp cải thiện hiệu suất và giảm thiểu thời gian xử lý.
- Sử dụng các thư viện Python mạnh mẽ như TensorFlow, PyTorch, và Scikit-learn để giải quyết các bài toán học máy và học sâu hiệu quả.
📈 Tối ưu hóa hiệu quả dự án AI
- Tích hợp và tự động hóa quy trình MLOps, giúp tiết kiệm thời gian triển khai và tối ưu hóa chi phí vận hành trong suốt vòng đời mô hình.
- Đảm bảo tính linh hoạt và mở rộng cho các dự án AI, đảm bảo mô hình có thể phát triển và thích ứng với các yêu cầu thay đổi trong môi trường thực tế.
🔥 Khóa học này trang bị cho bạn những kỹ năng cần thiết để trở thành một AI Engineer chuyên nghiệp, có khả năng triển khai, tối ưu hóa và duy trì các mô hình học máy một cách hiệu quả, từ đó nâng cao hiệu suất và tạo ra giá trị vượt trội cho dự án AI.
Đối tượng
💡Kỹ sư AI hoặc Nhà khoa học dữ liệu mong muốn đưa các mô hình học máy và học sâu từ môi trường thử nghiệm (Notebook) lên môi trường thực tế (Sản xuất), giúp mô hình hoạt động ổn định và hiệu quả trong các ứng dụng thực tế.
🚀Các chuyên gia AI này sẽ học cách tối ưu hóa quy trình phát triển, giám sát và bảo trì mô hình, từ công việc tối ưu nguồn đến mô hình hợp nhất vào hệ thống lớn, giúp mô hình học máy có thể phục vụ nhu cầu thực tiễn và quy mô cao.
🔧Người học sẽ được trang bị các kỹ năng cần thiết để chuyển giao các mô hình AI từ thử nghiệm sang sản xuất, đảm bảo tính ổn định, khả năng mở rộng và hiệu quả của hệ thống trong thực tế dự án.
Yêu cầu đầu vào
💻 Đã hoàn thành các mô-đun xây dựng mô hình AI (Machine Learning & Deep Learning), bao gồm các công cụ nắm chắc các thuật toán cơ bản và nâng cao trong học máy và học sâu, giúp bạn có khả năng phát triển các mô hình AI mạnh mẽ từ đầu đến cuối.
🚀Có kỹ năng lập trình Python Firmware, có thể sử dụng các thư viện như TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn để giải các bài toán phức tạp trong máy học, học sâu và xử lý dữ liệu.
🔧 Khả năng xây dựng và tối ưu hóa các mô hình AI với hiệu suất cao, đảm bảo hiệu quả hoạt động của mô hình trong các bài toán thực tế, từ phân loại đến dự kiến.
🔥 Vững vàng trong việc phát triển các mô hình học và học sâu vào các dự án thực tế, có thể tối ưu hóa nguồn mã Python để tăng tốc độ xử lý và giảm thiểu chi phí tính toán.
Bạn sẽ học những gì
🌟 Thành phần CI/CD dành cho AI , từ việc tự động hóa việc phát triển khai báo và cập nhật mô hình học cho công việc tối ưu hóa nhà phát triển phát triển phần mềm, giúp giảm thiểu rủi ro và tăng hiệu quả tính năng.
🔄 Quản lý vòng đời mô hình từ khâu phát triển đến phát triển và bảo trì, đảm bảo mô hình hoạt động ổn định trong môi trường sản xuất.
📊 Giám sát hiệu suất mô hình liên tục, theo dõi công việc chỉ số quan trọng đến mô hình công việc tối ưu hóa để phù hợp với yêu cầu thực tế.
🐍 Viết code Python chuẩn chuyên nghiệp , tối ưu hóa mã nguồn và phát triển các giải pháp hiệu quả AI, giúp hệ thống chạy nhanh và ổn định.
💡 Khả năng tối ưu của hệ thống AI , ứng dụng các kỹ thuật hiện đại để cải thiện hiệu suất và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả, nâng cao khả năng cạnh tranh trong môi trường thực tế.
Nội dung khóa học
Tại sao khóa học tại MCI phù hợp với bạn
💡 Việc tạo mô hình AI chỉ sử dụng 20% thành công , trong khi 80% còn lại phụ thuộc vào công việc làm sao để mô hình chạy ổn định và đạt hiệu quả cao trong môi trường thực tế .
🔑 MLOps chính là "chìa khóa" giúp giải quyết vấn đề này, đảm bảo mô hình không chỉ được phát triển khai thành công mà còn duy trì hiệu suất tối ưu, dễ dàng bảo trì và nâng cao trong suốt vòng đời của nó.
🚀 MLOps giúp tự động hóa quy trình từ nhà phát triển đến phát triển, giám sát và bảo trì mô hình, giúp đảm bảo rằng AI luôn hoạt động hiệu quả và sẵn sàng phục vụ nhu cầu thực tế của dự án.
