Если вы давно хотели разобраться, как проектируют ML-системы в реальных продуктах – это то, что вам нужно.
Курс посвящён проектированию ML-систем для реальных продуктов: работе с архитектурой, пайплайнами обучения, deployment-процессами, мониторингом моделей, оптимизацией инференса и поддержкой ML под нагрузкой. Также на курсе разберём подходы к проектированию современных агентских AI-систем и интеграции LLM в production-инфраструктуру.
На курсе вы научитесь:
- проектировать ML-системы под реальные ограничения
- строить ML design docs
- выбирать метрики и функции потерь
- выстраивать пайплайны обучения
- анализировать ошибки моделей
- внедрять ML в продукт
- мониторить качество моделей в продакшене
- оптимизировать инференс под нагрузку
Курс подойдёт ML-инженерам, тимлидам ML-команд и начинающим специалистам, которым нужен системный взгляд на ML.
Преподаватель – Валерий Бабушкин, наверняка он не нуждается в представлении, но всё же:
▪️Senior Director по Data & AI в BP
▪️грандмастер Kaggle
▪️автор книги Machine Learning System Design.
Курс будет идти 4 месяца и вас ждут 60 занятий, реальные кейсы, разбор design docs, архитектурные решения из production ML, а главное – live-обсуждения и ревью с Валерием. Посмотреть сайт можно тут.
Это курс для тех, кто хочет перейти от “умею обучать модели” к “умею строить ML-системы”.
Стартуем 1 июля, количество мест ограничено. Записаться можно по ссылке.