MLOps
⸺ Acquérir des compétences pratiques en MLOps à l'aide de Python, Rust, GitHub Copilot, SageMaker, Azure ML, MLflow et Hugging Face pour créer, déployer et gérer des solutions d'IA concrètes.
Aperçu
Acquérez des compétences pratiques en MLOps à l'aide de Python, Rust, GitHub Copilot, SageMaker, Azure ML, MLflow et Hugging Face pour créer, déployer et gérer des solutions d'IA concrètes.
Aperçu du programme
- Format : Hybride (en ligne + en présentiel).
- Langues: Anglais et français.
- Durée: 6 mois, avec un horaire flexible.
- Date de début: Démarre chaque trimestre (janvier, mars, juin, septembre)
- Emplacement : En ligne & Campus MUST, Lac 3, Tunis
- Coût pour les professionnels : 2 800 TND (éligible au remboursement TFP)
- Coût pour les étudiants : 1 400 TND (50 % de réduction)
- Participants internationaux : 1400 USD
Pourquoi rejoindre ce programme ?
- Apprenez auprès des meilleurs experts : Bénéficiez des connaissances et des conseils d'experts universitaires et industriels de premier plan dans le domaine du MLOps.
- Practical Skills & Real Projects: Acquérez une expérience pratique grâce à des projets concrets, en développant des compétences tangibles directement applicables aux défis réels du MLOps.
- Compréhension approfondie des fondamentaux : Acquérir une compréhension approfondie et complète des concepts fondamentaux et des meilleures pratiques en matière d'opérations d'apprentissage automatique.
- Certifications prestigieuses : Obtenez des certificats prestigieux délivrés par l'université Duke et l'université MUST, qui attestent de vos compétences spécialisées auprès des employeurs.
Résultats
Qu'allez-vous apprendre ?
- Construisez et déployez efficacement des modèles ML.
- Utilisez les outils AWS, Azure et MLflow.
- Affinez et déployez les modèles d'apprentissage automatique (LLM) avec ONNX.
- Concevoir des pipelines MLOps complets de bout en bout
À qui s'adresse ce programme ?
- Ingénieurs en apprentissage automatique en herbe.
- Les scientifiques des données à la recherche de compétences en déploiement.
- Développeurs de logiciels entrant dans le domaine de l'IA/ML.
- Professionnels du cloud développant des solutions ML
sujets
Thèmes principaux
- Les bases de Python pour MLOps.
- Fondements DevOps, DataOps et MLOps.
- Plateformes MLOps : Amazon SageMaker et Azure ML.
- Outils MLOps : MLflow et Hugging Face.
Formateur(s)
- Formateurs (Université MUST) : Nos professeurs de l'université MUST sont des leaders académiques et des experts en MLOps, qui apportent au programme d'études un mélange de connaissances théoriques et d'applications concrètes.
- Enseignants (Université Duke) : Le programme fait également appel à des formateurs de haut niveau issus de l'université Duke, réputés pour leurs recherches avancées et leur expertise pratique en MLOps, qui abordent les concepts clés et les meilleures pratiques du secteur.
Inscription
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