AI is no longer exclusively for digitally native companies like Amazon, Netflix, or Uber. Unsurprisingly, Gartner predicts that more than 75% of organizations will shift from piloting AI technologies to operationalizing them by the end of 2024 — which is where the real challenges begin. Unfortunately, scaling AI in this sense isn’t easy. There is a chasm between ML and MLOps that can be tricky to scale. Getting one or two AI models into production is different from running an entire enterprise or product on AI. And as AI is scaled, problems can (and often do) scale, too.
Organizations that are serious about AI have to adopt a new discipline, “MLOps” or Machine Learning Operations. MLOps is the bridge. It is an engineering culture and practice that aims to unify ML system development and operations to facilitate data processing, machine learning pipeline, model training, experimentation, evaluation, registry, deployment, monitoring, serving, and scaling. Essentially, MLOps refers to a set of practices that helps in deploying and maintaining machine learning models in production efficiently and reliably. It is a collaborative team function often comprising of data scientists and DevOps engineers.
In this course, you will learn:
The building blocks of MLOps
The best practices and tools that facilitate rapid, safe, and efficient development and operationalization of AI
AI is no longer exclusively for digitally native companies like Amazon, Netflix, or Uber. Unsurprisingly, Gartner predicts that more than 75% of organizations will shift from piloting AI technologies to operationalizing them by the end of 2024 — which is where the real challenges begin. Unfortunately, scaling AI in this sense isn’t easy. There is a chasm between ML and MLOps that can be tricky to scale. Getting one or two AI models into production is different from running an entire enterprise or product on AI. And as AI is scaled, problems can (and often do) scale, too.
Organizations that are serious about AI have to adopt a new discipline, “MLOps” or Machine Learning Operations. MLOps is the bridge. It is an engineering culture and practice that aims to unify ML system development and operations to facilitate data processing, machine learning pipeline, model training, experimentation, evaluation, registry, deployment, monitoring, serving, and scaling. Essentially, MLOps refers to a set of practices that helps in deploying and maintaining machine learning models in production efficiently and reliably. It is a collaborative team function often comprising of data scientists and DevOps engineers.
In this course, you will learn:
The building blocks of MLOps
The best practices and tools that facilitate rapid, safe, and efficient development and operationalization of AI
When we include the unprecedented computing power offered by the cloud, it's clear we are living in an exciting era for building applications. When IBM Watson defeated the two Jeopardy champions back in 2011, it opened a new era in the practical application of Artificial Intelligence technology and contributed to the growing research and interest in this field. IBM Watson has evolved from being a game show winning question & answering computer system to a set of enterprise-grade artificial intelligence (AI) application program interfaces (API) available on IBM Cloud. These Watson APIs can ingest, understand & analyze all forms of data, allow for natural forms of interactions with people, learn, reason - all at a scale that allows for business processes and applications to be reimagined. This course is intended for business and technical users who want to learn more about the cognitive capabilities of IBM Watson Discovery service. This is a high-level view of the tooling and technology that make up IBM Watson Discovery. After taking this course you will gain a better understanding of the types of enrichments that can be applied to your dataset and how to use the IBM Watson Discovery user interface to explore your data. This practical course on IBM Watson is designed to teach you how to build intelligent AI, ML, and Cognitive Computing based applications and systems. Beginning with an introduction to IBM Watson and exploring its components/features, you will learn how it can solve common pitfalls and be beneficial for your businesses. You will then learn the core Cognitive Computing techniques, concepts, and practices that Watson adopts and makes accessible to all. You will also get a detailed understanding of the Watson APIs such as training them and eventually building applications using them.
When we include the unprecedented computing power offered by the cloud, it's clear we are living in an exciting era for building applications. When IBM Watson defeated the two Jeopardy champions back in 2011, it opened a new era in the practical application of Artificial Intelligence technology and contributed to the growing research and interest in this field. IBM Watson has evolved from being a game show winning question & answering computer system to a set of enterprise-grade artificial intelligence (AI) application program interfaces (API) available on IBM Cloud. These Watson APIs can ingest, understand & analyze all forms of data, allow for natural forms of interactions with people, learn, reason - all at a scale that allows for business processes and applications to be reimagined. This course is intended for business and technical users who want to learn more about the cognitive capabilities of IBM Watson Discovery service. This is a high-level view of the tooling and technology that make up IBM Watson Discovery. After taking this course you will gain a better understanding of the types of enrichments that can be applied to your dataset and how to use the IBM Watson Discovery user interface to explore your data. This practical course on IBM Watson is designed to teach you how to build intelligent AI, ML, and Cognitive Computing based applications and systems. Beginning with an introduction to IBM Watson and exploring its components/features, you will learn how it can solve common pitfalls and be beneficial for your businesses. You will then learn the core Cognitive Computing techniques, concepts, and practices that Watson adopts and makes accessible to all. You will also get a detailed understanding of the Watson APIs such as training them and eventually building applications using them.
경험이 풍부한 데이터 사이언스 컨설턴트가 되었다고 가정하여 수행하는 재미있는 수업!
실제 데이터세트를 기반으로 한 직접적인 실무경험을 제공!
인사, 마케팅, 영업, 운영, 홍보, 생산 및 유지 부서에서 일어나는 6가지의 실제 사례 실습!
Data Science 분야의 전반적인 기술(AI, DL, NLP 모델 개발 등) 학습!
Python과 사이킷런, CARUS 인텐시브 플로우 등을 사용!
파이썬이 처음이라면? 무료 파이썬 입문 속성 강의 제공!
비즈니스를 위한 Data Science : 6개의 실제 사례로 실습하기 강의가 꼭 필요한 이유
데이터 사이언스 분야에서 고액연봉의 직업을 구하고 있다면?
혹은, 당신의 커리어를 발전시키고 싶으신 AI 전문 종사자라면?
혹은, 데이터 사이언스와 인공지능을 통해 사업 매출을 극대화하고 싶은 열망 가득 찬 사업가라면!
이 강의가 꼭 필요합니다.
단지 데이터 사이언스에 관한 이론을 다루는 것이 아닌, 비즈니스 과정을 최적화하고, 수익을 극대화하고 비용을 절감하기 위한 실용적인 강의입니다.
쉽고 재미있는 방법으로 비즈니스에서 데이터 사이언스 활용의 주요한 측면을 살피기 위한 지식을 제공합니다.
특히, 이 강의는 실제 데이터 세트를 기반으로 한 직접적인 실무경험을 제공합니다.
비즈니스를 위한 Data Science 강의는 이렇게 진행됩니다
당신을 몇몇 고객을 갖춘 데이터 사이언스 컨설턴트로 간주합니다.
당신은 다음의 6개의 부서에 데이터 사이언스 기술을 적용시킬 업무가 주어집니다.
인사부서, 마케팅 부서, 영업 부서, 운영 부서, 홍보 부서, 생산 및 유지 부서.
당신은 이 부서들로부터의 데이터 세트를 받게 되며 각각의 업무를 수행해야 합니다.
부서별 진행하는 업무 내용
l 업무 #1 @ 인사 부서: 특정 직원들의 퇴사를 예측함으로써 직원의 고용 및 교육 비용 절감을 위한 AI 모델을 개발합니다.
l 업무 #2 @마케팅 부서: 고객 세분화를 통해 마케팅 전략을 최적화합니다
l 업무 #3 @영업 부서: 미래 제품가격 예측을 위한 시계열 예측 모델을 개발합니다.
l 업무 #4 @운영 부서: 병원 내 질병 감지 프로세스의 자동화 및 최적화를 위한 딥러닝 모델을 개발합니다
l 업무 #5 @홍보 부서: SNS에서의 고객 리뷰 분석 및 고객 정서 확인을 위한 자연어 처리 모델을 개발합니다
l 업무 #6 @생산 및 유지 부서: 결함 검출, 분류, 로컬라이제이션 모델을 개발합니다
250,000명 이상의 학생이 선택한 교수이자 베스트셀러 Udemy 강사 Ryan Ahmed 강사님이 진행하는 강의!
한국 수강생 여러분들 안녕하세요?
데이터 사이언스는 현재 가장 주목받는 기술 분야 중 하나입니다. 이 분야는 지금 기회와 커리어 전망으로 넘쳐나고 있습니다. 데이터 사이언스는 은행, 의료, 교통, 그리고 기술과 같은 다양한 부분에서 광범위하게 쓰이고 있습니다.
이 과정의 목표는 실용적이며, 쉽고 재미있는 방법으로 비즈니스에서의 데이터 사이언스 활용의 주요한 측면을 살피기 위한 지식을 제공하는 것입니다.
이 강의에서는 파이썬과 사이킷런이라는 유명한 머신러닝 패키지를 사용합니다.
또한, 백엔드로는 CARUS 인텐시브 플로우를 사용할 겁니다
만약 여러분이 파이썬 프로그래밍을 할 줄 아신다면 잘 되었지만, 그렇지 않으신 분들은 무료로 제공되는 파이썬 입문 속성 강의를 먼저 수강하시길 추천해 드립니다
강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q&A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다. :)
강의에서 만나요!
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데이터 사이언스는 현재 가장 주목받는 기술 분야 중 하나입니다. 이 분야는 지금 기회와 커리어 전망으로 넘쳐나고 있습니다. 데이터 사이언스는 은행, 의료, 교통, 그리고 기술과 같은 다양한 부분에서 광범위하게 쓰이고 있습니다.
이 과정의 목표는 실용적이며, 쉽고 재미있는 방법으로 비즈니스에서의 데이터 사이언스 활용의 주요한 측면을 살피기 위한 지식을 제공하는 것입니다.
이 강의에서는 파이썬과 사이킷런이라는 유명한 머신러닝 패키지를 사용합니다.
또한, 백엔드로는 CARUS 인텐시브 플로우를 사용할 겁니다
만약 여러분이 파이썬 프로그래밍을 할 줄 아신다면 잘 되었지만, 그렇지 않으신 분들은 무료로 제공되는 파이썬 입문 속성 강의를 먼저 수강하시길 추천해 드립니다
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강의에서 만나요!
【课程介绍】
人工智能本质是解决生产力升级的问题，人类生产力可以归类为知识生产力和劳动生产力，人工智能走入产业后，可以分为感知智能、认知智能和行为智能，后两者更与生产力相对应，NLP和知识图谱是发展认知智能的基础。
近年来，人工智能发展势头强劲，与其他产业加速融合，在产业和资本的对接下，涌现出了大批极具发展前景的人工智能企业，正确理解人工智能目前的竞争能力、发展状态，成为行业的重要任务之一。
本次课针对该问题分成3个部分进行解答：
第一部分：人工智能引言介绍
第二部分：人工智能关键技术
第三部分：人工智能行业应用
本节课程是由授课老师与三节课合作制作的。在此，要特别感谢老师的辛苦付出！经历了课程立项、设计、开发中的众多环节，我们才能最终为你呈现现在的这门课程。无论是授课老师还是三节课团队，都希望这门课程能够让你有所收获，希望同学们结合个人工作情况，学以致用。
本课程版权归三节课所有，未经书面同意私自录制、转载等行为均属侵权行为。课程内的所有内容，包括但不限于视频、文字、图片均由三节课公司或其他权利人依法拥有其知识产权，包括但不限于著作权、商标权、专利权等。未经三节课公司的明确书面特别授权，任何人不得为任何目的使用以及向任何自然人或单位提供出售、营销、出版或利用三节课官网上提供的任何内容或服务。如有违反，您将承担由此给三节课公司或其他权利人造成的一切损失。
【课程介绍】
人工智能本质是解决生产力升级的问题，人类生产力可以归类为知识生产力和劳动生产力，人工智能走入产业后，可以分为感知智能、认知智能和行为智能，后两者更与生产力相对应，NLP和知识图谱是发展认知智能的基础。
近年来，人工智能发展势头强劲，与其他产业加速融合，在产业和资本的对接下，涌现出了大批极具发展前景的人工智能企业，正确理解人工智能目前的竞争能力、发展状态，成为行业的重要任务之一。
本次课针对该问题分成3个部分进行解答：
第一部分：人工智能引言介绍
第二部分：人工智能关键技术
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现阶段，AI智能产品与传统互联网产品的主要区别，在于实现产品功能的技术手段不同。AI智能产品需先由算法工程师完成模型开发，再由研发工程师对模型进行上线和部署。这就要求AI产品经理不仅具备与研发工程师对接协作的能力，还需具备与算法工程师一起完成模型开发的能力。为此，三节课邀请到擅长NLP、OCR、ASR、TTS、知识图谱等AI技术的资深AI产品经理——张俊林老师，与你分享他的模型训练心得。
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现阶段，AI智能产品与传统互联网产品的主要区别，在于实现产品功能的技术手段不同。AI智能产品需先由算法工程师完成模型开发，再由研发工程师对模型进行上线和部署。这就要求AI产品经理不仅具备与研发工程师对接协作的能力，还需具备与算法工程师一起完成模型开发的能力。为此，三节课邀请到擅长NLP、OCR、ASR、TTS、知识图谱等AI技术的资深AI产品经理——张俊林老师，与你分享他的模型训练心得。
本节课程是由授课老师与三节课合作制作的。在此，要特别感谢老师的辛苦付出！经历了课程立项、设计、开发中的众多环节，我们才能最终为你呈现现在的这门课程。无论是授课老师还是三节课团队，都希望这门课程能够让你有所收获，希望同学们结合个人工作情况，学以致用。
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