Нейросети [Udemy] Полное руководство по инфраструктуре ИИ: от нуля до героя (2025)

[SliwKa]

Описание [Udemy] Полное руководство по инфраструктуре ИИ: от нуля до героя (2025):

Чему вы научитесь:

• Разбираться в основах инфраструктуры искусственного интеллекта, включая Linux, облачные вычисления, разницу между ЦП и ГП и важность инфраструктуры для современных ИИ-систем.
• Развертывать и управлять облачными экземплярами с графическими процессорами в AWS, Google Cloud и Azure, сравнивая стоимость, производительность и масштабируемость для ИИ-задач.
• Создавать, упаковывать и развертывать ИИ-приложения с помощью Docker, Kubernetes и Helm для эффективной многосервисной архитектуры.
• Оптимизировать производительность GPU с помощью CUDA, NVLink и иерархии памяти, осваивая распределенное обучение с PyTorch, TensorFlow и Horovod.
• Внедрять конвейеры MLOps с MLflow, CI/CD и реестрами моделей для воспроизводимости, версионирования и непрерывной доставки ИИ-моделей.
• Развертывать и масштабировать модели с FastAPI, TorchServe и NVIDIA Triton, балансируя нагрузку и мониторя производительность.
• Отслеживать, защищать и оптимизировать инфраструктуру ИИ с Prometheus, Grafana, IAM, обнаружением аномалий, шифрованием и экономией облачных ресурсов.
• Пройти более 50 практических заданий и итоговый проект, разработав, развернув и представив готовую к внедрению систему ИИ.

«Полное руководство по инфраструктуре ИИ: от нуля до героя» — это комплексная программа для освоения инфраструктуры ИИ. Независимо от вашего опыта, этот курс проведет вас от основ Linux и облачных вычислений до продвинутых тем, таких как распределенное обучение, Kubernetes, MLOps и периферийный ИИ.
За 52 недели вы пройдете путь от настройки первой виртуальной машины с GPU до проектирования и презентации корпоративной системы ИИ. Вы получите как теоретические знания, так и практические навыки для работы в быстроразвивающейся области.
Мы начнем с основ: что такое инфраструктура ИИ, почему она важна и как работают процессоры, GPU и тензорные процессоры. Затем вы изучите Linux, облачные платформы AWS, Google Cloud и Azure, а также научитесь запускать вычисления на GPU.
Далее мы погрузимся в контейнеризацию с Docker, оркестрацию с Kubernetes и автоматизацию с Helm. Вы освоите работу с данными, GPU, объектным хранилищем, озерами данных, Kafka, CUDA, NVLink и распределенным обучением на PyTorch, TensorFlow и Horovod.
Курс также охватывает MLOps, развертывание моделей, мониторинг с Prometheus и Grafana, безопасность, оптимизацию затрат и периферийный ИИ с Jetson. Вы изучите генеративный ИИ, TensorFlow Lite, Core ML и другие передовые технологии.
Каждая неделя включает практические задания, а программа завершается итоговым проектом.
Пройдя курс, вы сможете:
• Освоить инфраструктуру ИИ от Linux до облачных технологий.
• Получить навыки работы с Docker, Kubernetes, MLflow, CI/CD и развертыванием моделей.
• Изучить распределенное обучение на GPU, CUDA, TensorFlow и PyTorch.
• Развертывать масштабируемые MLOps-конвейеры, мониторить сервисы и внедрять лучшие практики безопасности.
• Оптимизировать затраты и масштабировать ИИ в многооблачных и периферийных средах.
Если вы хотите стать специалистом по проектированию и развертыванию систем ИИ, этот курс — ваш выбор. Запишитесь на «Полное руководство по инфраструктуре ИИ: от нуля до героя» и получите навыки для создания ИИ-инфраструктуры будущего.

Для кого этот курс:
• Начинающие инженеры в области ИИ, желающие создать готовые к внедрению системы.
• Специалисты по анализу данных и машинному обучению, готовые перейти к развертыванию и обслуживанию ИИ-систем.
• Программисты и DevOps-инженеры, желающие освоить навыки в области ИИ, MLOps и Kubernetes.
• Облачные инженеры и системные администраторы, интересующиеся оптимизацией инфраструктуры для ИИ.
• Студенты, исследователи и новички, интересующиеся Linux, облачными технологиями и ИИ.
• Основатели стартапов и технологические лидеры, стремящиеся создать масштабируемую и безопасную инфраструктуру ИИ.

Требования:
• Предварительного опыта не требуется.
• Базовые знания программирования (рекомендуется Python) будут полезны.
• Знание облачных платформ (AWS, GCP или Azure) — плюс, но не обязательно.
• Доступ к компьютеру с интернетом и возможностью установки Docker и Python.
• Желательно наличие GPU (локального или облачного) для задач глубокого обучения.
• Любознательность, желание учиться и выполнять практические задания.

Материалы курса:
53 раздела, 366 лекций, 60 часов 57 минут.

1. Введение в курс.
2. Основы инфраструктуры ИИ.
3. Linux для инженеров ИИ.
4. Основы облачной инфраструктуры.
5. Контейнеризация с Docker.
6. Основы Kubernetes.
7. Хранение данных для ИИ.
8. Аппаратное обеспечение GPU.
9. Основы распределенного обучения.
10. Автоматизация и отслеживание экспериментов.
11. CI/CD для моделей ИИ.
12. Расширенные возможности Kubernetes.
13. Оптимизация ресурсов.
14. Сетевые технологии для ИИ.
15. Основы сервирования моделей.
16. Расширенная модель обслуживания.
17. Наблюдаемость в инфраструктуре ИИ.
18. Дрейф модели и данных.
19. Безопасность и соответствие требованиям.
20. Надежность и высокая доступность.
21. Многооблачная инфраструктура.
22. Основы инфраструктуры Edge AI.
23. Оптимизация ИИ для периферийных устройств.
24. Мобильная инфраструктура ИИ.
25. Конвейеры данных для ИИ.
26. Инфраструктура генеративного ИИ.
27. Инфраструктура для компьютерного зрения.
28. Инфраструктура для НЛП.
29. Инфраструктура для многомодального ИИ.
30. Инфраструктура для обучения с подкреплением.
31. Основы масштабного обучения.
32. Продвинутый уровень масштабного обучения.
33. Основы корпоративных MLOps.
34. Продвинутый уровень корпоративных MLOps.
35. Методы оптимизации.
36. Продвинутый уровень методов оптимизации.
37. Федеративная инфраструктура обучения.
38. ИИ с обеспечением конфиденциальности.
39. Продвинутый уровень безопасности инфраструктуры.
40. Многопользовательская инфраструктура ИИ.
41. Инфраструктура ИИ для стартапов.
42. Инфраструктура ИИ для предприятий.
43. Инфраструктура для ИИ в реальном времени.
44. Инфраструктура для автономных систем.
45. Примеры из практики.
46. Будущее инфраструктуры ИИ.
47. Подготовка к итоговому проекту.
48. Определение проблемы.
49. Реализация проекта I.
50. Реализация проекта II.
51. Завершение работы.
52. Презентация и выпускная церемония.

Подробнее:

Скачать курс [Udemy] Полное руководство по инфраструктуре ИИ: от нуля до героя (2025):