MLOps e Deployment dei Modelli
Corso
Online
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Ore di lezione
15h
Il corso fornisce competenze avanzate per gestire l’intero ciclo di vita di un modello di intelligenza artificiale, dalla fase di sviluppo alla distribuzione in ambienti di produzione. Gli studenti impareranno a utilizzare strumenti per pipeline automatizzate, versioning, controllo delle dipendenze, monitoraggio continuo e gestione della deriva dei dati. Verranno approfonditi framework come MLflow, Kubeflow e piattaforme basate su container e microservizi. Il percorso forma professionisti MLOps capaci di integrare machine learning e ingegneria del software, garantendo affidabilità, scalabilità e tracciabilità dei modelli.
Opinioni
Successi del Centro
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
6 anni del centro in Emagister.
Materie
- IA
- Intelligenza artificiale
- Pipeline
- Framework
- MLOps
Programma
Programma:
1. Introduzione a MLOps e differenze rispetto al ML tradizionale;
2. Versioning dei modelli, dei dati e degli esperimenti;
3. Continuous Integration per progetti di machine learning;
4. Pipeline automatizzate di training, test e deployment;
5. Containerizzazione con Docker e ambienti riproducibili;
6. Orchestrazione con Kubernetes e gestione dei servizi;
7. Monitoring delle prestazioni di modelli in produzione;
8. Logging e metriche per diagnosi e manutenzione;
9. A/B testing e confronti di varianti di modello;
10. Drift detection per dati e concetti;
11. Scalabilità orizzontale e verticale dei servizi ML;
12. Sicurezza delle API e dei dati in produzione;
13. Deployment su cloud pubblico e ibrido;
14. Framework MLOps (MLflow, Kubeflow, Vertex AI);
15. Progetto operativo con pipeline completa end-to-end.
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MLOps e Deployment dei Modelli