Курс подходит
- Специалистам, внедряющим ИИ в ежедневную работу
- Предпринимателям и руководителям
- Разработчикам AI-сценариев и ассистентов
Искусственный интеллект
Онлайн-курс «MLOps с нуля»
Организовать воспроизводимый выпуск ML-моделей. Обучение построено вокруг практики и завершается самостоятельной итоговой работой.
Итоговый результат: pipeline обучения, тестирования и развёртывания.
12 модулейот основ до проекта
33–45 часовв удобном темпе
Автопроверкаобратная связь сразу
Сертификатс проверкой подлинности
О программе
Кому подойдёт курс и чему вы научитесь
Практические навыки
- Разбирать «Жизненный цикл ML» на практическом примере
- Проектировать «Версионирование данных» на практическом примере
- Применять «Эксперименты» на практическом примере
- Проверять «Реестр моделей» на практическом примере
- Сравнивать решения для «Pipeline обучения» на практическом примере
- Объяснять результат по теме «Тесты данных» на практическом примере
Программа обученияМодуль 1 · Основа Модуль 2 · Основа Модуль 3 · Основа Модуль 4 · Сборка Модуль 5 · Сборка Модуль 6 · Сборка Модуль 7 · Сборка Модуль 8 · Сборка Модуль 9 · Проверка и усиление Модуль 10 · Проверка и усиление Модуль 11 · Проверка и усиление Модуль 12 · Защита
Что вы изучите и создадите
Каждый модуль объясняет отдельную тему простыми словами и закрепляет её практикой.
Жизненный цикл ML
«Жизненный цикл ML» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Версионирование данных
«Версионирование данных» простыми словами — это умение определить единицу наблюдения и качество исходных данных, выполнить расчёт и проверить вывод независимым способом.
Эксперименты
«Эксперименты» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Реестр моделей
«Реестр моделей» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Pipeline обучения
«Pipeline обучения» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Тесты данных
«Тесты данных» простыми словами — это умение задать наблюдаемое поведение, подготовить репрезентативные случаи и сравнить ожидаемый результат с фактическим.
Контейнеризация
«Контейнеризация» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
CI/CD
«CI/CD» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Model serving
«Model serving» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Мониторинг
«Мониторинг» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Drift и переобучение
«Drift и переобучение» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Итоговый MLOps-pipeline
«Итоговый MLOps-pipeline» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Результат
pipeline обучения, тестирования и развёртывания
По ходу курса ученик выполняет практические задания, проверяет себя и постепенно готовит итоговую работу.
Что нужно знать до начала
Уверенно пользоваться компьютером и проверять информацию по источникам. Для курсов с API пригодятся основы программирования.
Инструменты курса
Python, MLflow, Docker, CI/CD
Формат
Теория простыми словами, разобранный пример, практика, автопроверка и итоговый проект
Можно начать сразу
Начать обучение →Перейдите от программы к практике
Доступ ко всем модулям, автопроверке и сертификату — 24 900 ₽.
Ответы на вопросы
Подойдёт ли курс новичку?
Да. Материал идёт от простых действий к самостоятельной работе, а новые термины объясняются по ходу курса.
Как проверяются задания?
Система проверяет текст ответа по критериям урока и короткий тест. Код, сайт или другой результат ученик прикладывает как доказательство: система оценивает объяснение, но не запускает проект автоматически.
Когда я получу сертификат?
Именной сертификат освоения основной части программы автоматически выпускается после зачёта 80% модулей. В нём указано, сколько модулей пройдено; обучение можно продолжить до 100%.