À propos de ce Spécialisation

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Understanding machine learning and deep learning concepts is essential, but if you’re looking to build an effective AI career, you need production engineering capabilities as well. Effectively deploying machine learning models requires competencies more commonly found in technical fields such as software engineering and DevOps. Machine learning engineering for production combines the foundational concepts of machine learning with the functional expertise of modern software development and engineering roles. The Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization covers how to conceptualize, build, and maintain integrated systems that continuously operate in production. In striking contrast with standard machine learning modeling, production systems need to handle relentless evolving data. Moreover, the production system must run non-stop at the minimum cost while producing the maximum performance. In this Specialization, you will learn how to use well-established tools and methodologies for doing all of this effectively and efficiently. In this Specialization, you will become familiar with the capabilities, challenges, and consequences of machine learning engineering in production. By the end, you will be ready to employ your new production-ready skills to participate in the development of leading-edge AI technology to solve real-world problems.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau avancé
Approximativement 4 mois pour terminer
Rythme recommandé de 6 heures/semaine
Anglais
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Comment fonctionne la Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

Cette Spécialisation compte 4 cours

Cours1

Cours 1

Introduction to Machine Learning in Production

4.8
étoiles
875 évaluations
172 avis
Cours2

Cours 2

Machine Learning Data Lifecycle in Production

4.5
étoiles
220 évaluations
37 avis
Cours3

Cours 3

Machine Learning Modeling Pipelines in Production

4.6
étoiles
91 évaluations
18 avis
Cours4

Cours 4

Deploying Machine Learning Models in Production

4.8
étoiles
41 évaluations
11 avis

Offert par

Placeholder

deeplearning.ai

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.