Поднимите свою карьеру в машинном обучении на новый уровень, освоив полный end-to-end процесс — от настройки инфраструктуры до деплоя моделей.
Этот курс — ваш путь к становлению полноценным ML-специалистом. Всего за 8 недель вы перейдёте от роли data scientist, сосредоточенного на моделях, к инженеру, способному управлять всем жизненным циклом ML. Вы можете выбрать обучение в формате живого потока (cohort) или проходить курс в удобном для себя темпе.
Программа курса:
Неделя 1: настройка и управление Docker, Kubernetes и CI/CD-пайплайнами
Неделя 2: продвинутые подходы к хранению, обработке, версионированию и разметке данных, а также Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Неделя 3: постановка, проведение и оптимизация экспериментов для достижения максимальной эффективности моделей
Неделя 4: автоматизация и оркестрация ML-процессов с использованием Dagster, Kubeflow и Airflow
Недели 5–6: внедрение, масштабирование и обслуживание моделей, включая работу с большими языковыми моделями (LLM)
Неделя 7: мониторинг, поддержка и управление качеством моделей, включая отслеживание data drift и мониторинг LLM
Неделя 8: выбор вендоров и интеграция платформ (AWS SageMaker, GCP Vertex AI), а также разбор актуальных трендов
Финальный проект:
Выполнение полноценного end-to-end ML-проекта с последующей презентацией, где вы примените все полученные знания на практике.
Результаты обучения:
Capstone-проект: реализованный ML-проект, демонстрирующий умение решать реальные задачи от начала до конца
Design-документ: детальная архитектура и описание ML-системы, доработанные в процессе курса
Переиспользуемые шаблоны кода: набор практических решений и заготовок для будущих проектов
Посмотреть больше
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
Я — Кирилл, опытный специалист в области машинного обучения и эксперт венчурных фондов, работающий на стыке инженерии и бизнеса. Я сотрудничал с быстрорастущими стартапами, крупными компаниями и VC-фондами, помог более чем 40 компаниям увеличить ROI за счёт внедрения практических ML-решений. Мой подход сочетает техническую глубину и бизнес-экспертизу, благодаря чему обучение получается максимально прикладным и релевантным.Мой курс «Machine Learni
есть ощущение, что часть production ML-сценариев уже сильно потеснена современными AI-решениями
shash95
💝🙏🏽CH💌
Anonymous
Kyrylo is great tutor and lecturer. But his courses are valuable not by his lectures and slides but by code review and consultations he gives his students. Check his open source repos he use as demos and practice for students https://github.com/kyryl-opens-ml/ml-in-production-practice