服務於 TensorFlow、Keras、PyTorch、Python、Flask、Serverless、REST API、MLOps、MLflow、NLP、生成式 AI、OpenAI、GPT、Copilot
從這 6.5 小時的課程，你會學到
- 機器學習深度學習模型部署技術
- 使用 Scikit-Learn、TensorFlow 和 PyTorch 建立簡單模型
- 在雲端實例上部署機器學習模型
- TensorFlow Serving 和從 PyTorch 模型中提取權重
- 為機器學習模型建立無伺服器 REST API
- 部署用於 Twitter 情緒分析的 tf-idf 和文字分類器模型
- 使用 TensorFlow.js 和 JavaScript 部署模型
- 使用 MLflow 進行機器學習實驗和部署
- 使用 GitHub Copilot 建置和部署代理模式模型
要求
需要具備 Python 基礎知識
課程說明
本課程將教授如何使用各種技術部署機器學習深度學習模型。課程內容不僅限於模型開發，還將透過實際案例來講解如何將模型應用於不同的應用程式。
課程結構：
- 使用 Scikit-learn 建立分類模型
- 保存模型和標準 Scaler
- 將模型匯出到其他環境 – 本機和 Google Colab
- 使用 Python Flask 建立 REST API 並在本機上使用
- 在雲端虛擬伺服器上建立機器學習 REST API
- 使用 Cloud Functions 建立無伺服器機器學習 REST API
- 使用 TensorFlow Serving 建置和部署 TensorFlow 和 Keras 模型
- 建置和部署 PyTorch 模型
- 使用 ONNX 將 PyTorch 模型轉換為 TensorFlow 格式
- 為 PyTorch 和 TensorFlow 模型建立 REST API
- 部署用於 Twitter 情緒分析的 tf-idf 和文字分類器模型
- 使用 TensorFlow.js 和 JavaScript 部署模型
- 使用 MLFlow 追蹤模型訓練實驗和部署
- 在 Colab 和 Databricks 上執行 MLFlow
附錄 – 生成式人工智慧 – 其他主題。
- OpenAI 與 GPT 模式發展史
- 建立 OpenAI 帳戶並從 Python 程式碼呼叫文字轉語音模型
- 從 Python 程式碼呼叫 OpenAI 聊天補全、文字生成和圖像生成模型
- 使用 Python 在 Google Colab 上建立基於 OpenAI API 和 ChatGPT 模型的聊天機器人
- ChatGPT、大型語言模型 (LLM) 和提示工程
新增章節：使用 GitHub Copilot 建置和部署代理模式模型
- Vibe Coding：使用 GitHub Copilot 和單一提示進行模型開發
- 使用 GitHub Copilot 和單提示建立機器學習模型的 REST API
- 使用 Copilot 的代理模式建立互動式機器學習 Web 應用
- 使用 AWS S3、Lambda 和 API Gateway 建立無伺服器機器學習 API
本課程適合哪些人
- 想成為資料工程師的初學者
- 希望轉型大數據領域的軟體或 SQL 開發人員
- 想要了解資料管道的資料分析師或科學家
- 以及任何準備資料工程師職位或面試的人員
本課程專為零基礎的機器學習或深度學習初學者設計。您需要具備 Python 基礎知識。
您還將學習如何使用 TensorFlow Keras 和 PyTorch 建置和部署神經網路。部分實驗需要在雲端環境下進行，因此需要 Google Cloud (GCP) 免費試用帳戶。
本課程採用高品質的 AI 產生的文字轉語音旁白，配合強大的視覺效果，提升您的學習體驗。
目標受眾
- 機器學習入門
- 希望了解模型部署方式的資料科學家
講師簡介
FutureX Skills FutureX Skills
歡迎來到 FutureXSkills，我們專注於打造高品質的影片內容，協助資料工程師和資料科學家提陞技能。我們在 Udemy 平台擁有超過 6 萬名學員，我們引以為傲的是，我們提供的課程均採用簡明易懂、循序漸進的教學方法，深受好評。
我們的課程和影片面向所有程度的學員，從初學者到專家，旨在幫助您加深對資料工程和資料科學概念的理解。
我們經驗豐富的講師和數據專家團隊不懈地努力，製作易於理解和掌握的影片。我們透過清晰的講解、視覺化的輔助工具和真實案例，讓複雜的主題更容易理解。我們的影片內容涵蓋廣泛的主題，包括機器學習和大數據技術，旨在幫助您全面深入地理解每個主題。
字幕：英文
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