«Полное руководство по инфраструктуре ИИ: от нуля до героя» [Udemy] | Нейросети - Обучение

Чему вы научитесь: Разберитесь в основах инфраструктуры ИИ, включая Linux, облачные вычисления, различия между ЦП и ГП, а также почему инфраструктура имеет решающее значение для работы современных систем ИИ. Развертывайте и управляйте облачными экземплярами с поддержкой графических процессоров в AWS, Google Cloud и Azure, сравнивая варианты стоимости, производительности и масштабируемости для рабочих нагрузок ИИ. Создавайте, упаковывайте и развертывайте приложения искусственного интеллекта с использованием контейнеров Docker, оркестровки Kubernetes и диаграмм Helm для эффективной многосервисной инфраструктуры. Оптимизируйте производительность графического процессора с помощью CUDA, NVLink и иерархий памяти, одновременно осваивая распределенное обучение ИИ с использованием PyTorch, TensorFlow и Horovod. Внедрите конвейеры MLOps с использованием MLflow, инструментов CI/CD и реестров моделей, обеспечивая воспроизводимость, версионирование и непрерывную доставку моделей ИИ. Развертывание и масштабирование моделей с использованием FastAPI, TorchServe и NVIDIA Triton, с балансировкой нагрузки и мониторингом для высокопроизводительных систем вывода ИИ. Отслеживайте, защищайте и оптимизируйте инфраструктуру ИИ с помощью Prometheus, Grafana, IAM, обнаружения отклонений, шифрования и стратегий экономии облачных ресурсов. Пройдите более 50 практических занятий и выполните итоговый проект, чтобы с уверенностью разработать, развернуть и представить полномасштабную, готовую к внедрению в производство систему инфраструктуры искусственного интеллекта. «Полное руководство по инфраструктуре ИИ: от нуля до героя» — это комплексная программа, разработанная для того, чтобы помочь вам освоить инфраструктуру, лежащую в основе искусственного интеллекта . Независимо от того, являетесь ли вы начинающим инженером в области ИИ , специалистом по анализу данных или профессионалом в области машинного обучения , этот курс проведет вас от самых основ Linux, облачных вычислений и графических процессоров до таких продвинутых тем, как распределенное обучение, оркестрация Kubernetes, MLOps, наблюдаемость и развертывание ИИ на периферии сети. Всего за 52 недели вы пройдете путь от настройки вашей первой виртуальной машины с графическим процессором до проектирования и презентации полноценной, готовой к производству корпоративной системы инфраструктуры искусственного интеллекта . Эта всесторонняя учебная программа гарантирует, что вы получите как теоретические основы , так и практические навыки, необходимые для успешной работы в быстро развивающемся мире инфраструктуры ИИ. Мы начнём с основ : что такое инфраструктура ИИ, почему она важна и как процессоры, графические процессоры и тензорные процессоры обеспечивают работу современных задач ИИ . Вы изучите основы Linux , познакомитесь с облачной инфраструктурой AWS, Google Cloud и Azure и научитесь уверенно запускать вычислительные экземпляры на графических процессорах . Затем вы погрузитесь в контейнеризацию с помощью Docker , оркестрацию с помощью Kubernetes и автоматизацию с помощью диаграмм Helm — навыки, которыми должен владеть каждый инженер по ИИ. Далее мы рассмотрим данные и графические процессоры (GPU) — основу систем искусственного интеллекта. Вы разберетесь с объектным хранилищем, озерами данных, конвейерами Kafka, программированием CUDA, оптимизацией памяти GPU, межсоединениями NVLink и распределенным обучением с использованием PyTorch, TensorFlow и Horovod . Эти уроки подготовят вас к эффективному и экономичному выполнению крупномасштабных задач обучения ИИ. Далее курс переходит к MLOps и конвейерам развертывания . Вы научитесь отслеживать эксперименты с помощью MLflow , создавать конвейеры CI/CD с использованием GitHub Actions, GitLab CI и Jenkins, а также запускать модели с помощью FastAPI, TorchServe и NVIDIA Triton Inference Server . Наряду с развертыванием, вы приобретете навыки мониторинга, логирования и масштабирования сервисов вывода в реальных производственных средах. Расширенные разделы охватывают мониторинг с помощью Prometheus, Grafana и OpenTelemetry , обнаружение дрейфа и стратегии переобучения , стандарты безопасности и соответствия требованиям ИИ, такие как GDPR и HIPAA, а также стратегии оптимизации затрат с использованием точечных экземпляров, автомасштабирования и распределения ресурсов в многопользовательском режиме. Вы также изучите передовые области, такие как периферийный ИИ с NVIDIA Jetson, мобильный ИИ с TensorFlow Lite и Core ML, а также инфраструктуру генеративного ИИ для LLM, генерации с дополненным поиском (RAG), DeepSpeed и оптимизации FSDP. Каждая неделя включает в себя практические лабораторные работы — всего более 50 — так что вы будете практиковаться в создании конвейеров данных , контейнеризации моделей, развертывании на Kubernetes , обеспечении безопасности конечных точек и мониторинге кластеров GPU . Программа завершается итоговым проектом, в рамках которого вы проектируете, внедряете и представляете полную систему инфраструктуры ИИ от стадии разработки до развертывания. Пройдя этот курс, вы сможете: Освойте основы инфраструктуры искусственного интеллекта, от Linux до облачных вычислений. Получите практические навыки работы с Docker, Kubernetes, Kubeflow, MLflow, CI/CD и развертыванием моделей . Изучите распределенное обучение ИИ с использованием графических процессоров, CUDA, TensorFlow, PyTorch и Horovod. Развертывайте масштабируемые конвейеры MLOps , создавайте панели мониторинга и внедряйте лучшие практики обеспечения безопасности. Оптимизируйте затраты и масштабируйте ИИ в многооблачных и периферийных средах. Если вы хотите стать специалистом по проектированию, развертыванию и масштабированию систем искусственного интеллекта , этот курс — ваш путеводитель. Запишитесь сегодня на курс « Полное руководство по инфраструктуре ИИ: от нуля до героя» и получите навыки, необходимые для создания инфраструктуры искусственного интеллекта будущего. Для кого этот курс: Для начинающих инженеров в области искусственного интеллекта, которые хотят шаг за шагом пройти путь от нуля до создания готовых к внедрению в производство систем ИИ. Специалисты по анализу данных и машинному обучению готовы выйти за рамки моделирования и перейти к развертыванию, обслуживанию и управлению рабочими нагрузками в области искусственного интеллекта. Программисты и специалисты по DevOps, желающие расширить свой арсенал навыков в области инфраструктуры ИИ, MLOps и Kubernetes. Облачные инженеры и системные администраторы, заинтересованные в оптимизации кластеров графических процессоров, хранилища и затрат для рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Для студентов, исследователей или начинающих, интересующихся Linux, облачными технологиями, графическими процессорами и конвейерами обработки данных в области искусственного интеллекта, предварительный опыт не требуется. Основатели стартапов и технологические лидеры, желающие понять, как создавать масштабируемую, безопасную и экономически эффективную инфраструктуру искусственного интеллекта для своих организаций. Требования: Предварительного опыта не требуется – этот курс шаг за шагом проведет вас от начального до продвинутого уровня. Базовые знания программирования (рекомендуется Python) будут полезны, но не обязательны. Знание облачных платформ (AWS, GCP или Azure) полезно, но мы рассмотрим основные моменты. Доступ к компьютеру с подключением к интернету и возможностью установки бесплатных инструментов, таких как Docker и Python. Дополнительно: доступ к графическому процессору (локальному или облачному) для запуска задач глубокого обучения — мы поможем вам с настройкой. Любознательность, желание учиться и стремление еженедельно выполнять практические лабораторные работы. Материалы курса: 53 разделов • 366 лекций • Общая продолжительность 60 ч 57 мин Введение к «Полному руководству по инфраструктуре ИИ: от нуля до героя» Неделя 1: Введение в инфраструктуру искусственного интеллекта Неделя 2: Основы Linux для инженеров в области искусственного интеллекта Неделя 3: Основы облачной инфраструктуры Неделя 4: Основы контейнеризации Неделя 5: Основы Kubernetes Неделя 6: Хранение данных для ИИ Неделя 7: Подробный анализ аппаратного обеспечения графических процессоров. Неделя 8: Основы дистанционного обучения Неделя 9: Автоматизация рабочих процессов и отслеживание экспериментов Неделя 10: CI/CD для моделей ИИ Неделя 11: Расширенные возможности Kubernetes для ИИ Неделя 12: Оптимизация ресурсов и затрат Неделя 13: Сетевые технологии для систем искусственного интеллекта Неделя 14: Основы сервировки блюд. Неделя 15: Расширенная модель обслуживания Неделя 16: Наблюдаемость в инфраструктуре ИИ Неделя 17: Дрейф модели и данных Неделя 18: Безопасность и соответствие нормативным требованиям в области ИИ. Неделя 19: Надежность и высокая доступность Неделя 20: Многооблачная инфраструктура ИИ Неделя 21: Основы инфраструктуры Edge AI Неделя 22: Оптимизация ИИ для периферийных устройств Неделя 23: Мобильная инфраструктура искусственного интеллекта Неделя 24: Конвейеры данных для ИИ в масштабе Неделя 25: Инфраструктура генеративного ИИ – Основы Неделя 26: Инфраструктура генеративного ИИ – продвинутый уровень. Неделя 27: Инфраструктура для компьютерного зрения в масштабе предприятия Неделя 28: Инфраструктура для масштабируемого применения НЛП Неделя 29: Инфраструктура для многомодального ИИ Неделя 30: Инфраструктура для обучения с подкреплением Неделя 31: Масштабное обучение – Основы Неделя 32: Масштабное обучение – продвинутый уровень Неделя 33: Корпоративные MLOps – Основы Неделя 34: Корпоративные MLOps – продвинутый уровень Неделя 35: Методы оптимизации – Основы Неделя 36: Методы оптимизации – продвинутый уровень Неделя 37: Федеративная инфраструктура обучения Неделя 38: Искусственный интеллект, обеспечивающий конфиденциальность. Неделя 39: Безопасность инфраструктуры ИИ – продвинутый уровень. Неделя 40: Многопользовательская инфраструктура ИИ Неделя 41: Инфраструктура ИИ для стартапов Неделя 42: Инфраструктура ИИ для предприятий Неделя 43: Инфраструктура для ИИ в реальном времени Неделя 44: Инфраструктура для автономных систем Неделя 45: Инфраструктура ИИ – примеры из практики Неделя 46: Будущее инфраструктуры искусственного интеллекта Неделя 47: Подготовка к итоговому проекту – Обзор Неделя 48: Итоговый проект – Определение проблемы Неделя 49: Итоговый проект – Этап реализации I Неделя 50: Итоговый проект – Этап реализации II Неделя 51: Итоговый проект – Завершение работы Неделя 52: Итоговый проект – Презентация и выпускная церемония