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Desenvolvimento e Deploy de Modelos de Machine Learning

Como colocar modelos em produção? Como fazer o deploy e reaproveitar recursos (features) através de uma Feature Store? Como monitorar os modelos em produção e detectar problemas como data e model drift? Como mitigar esses problemas? Como versionar os modelos uma vez que o retreinamento será cada vez mais comum? Como criar e fazer o deploy de APIs para o modelo ou mesmo fazer o deploy do modelo em plataformas de Cloud Computing? Essas perguntas demonstram que a discussão em Machine Learning mudou de nível. E precisamos preparar os alunos da DSA para esse novo nível com conhecimento prático através de projetos em Linguagem Python e Rust.

Bem-vindo(a) a mais um incrível curso da DSA.
Formato

Curso Online

Data de Início

Imediato

Carga Horária

96 h/a

Prazo de Acesso

24 meses

Investimento

O pagamento pode ser feito à vista ou em até 12x sem juros no cartão de crédito

Pré-Requisitos

Recomendamos ter concluído o Curso Gratuito de Python aqui na DSA.


Descrição do Curso

Machine Learning cresceu, amadureceu e os projetos mudaram de nível. Já está claro que Inteligência Artificial (incluindo Machine Learning e Deep Learning) veio para ficar e agora não é mais uma questão se as empresas vão ou não usar Machine Learning e IA. Agora é uma questão de como fazer isso da melhor forma possível.

Como colocar modelos em produção? Como fazer o deploy e reaproveitar recursos (features) através de uma Feature Store? Como monitorar os modelos em produção e detectar problemas como data e model drift? Como mitigar esses problemas? Como versionar os modelos uma vez que o retreinamento será cada vez mais comum? Como criar e fazer o deploy de APIs para o modelo ou mesmo fazer o deploy do modelo em plataformas de Cloud Computing?

Essas perguntas demonstram que a discussão em Machine Learning mudou de nível. E precisamos preparar os alunos da DSA para esse novo nível com conhecimento prático através de projetos em Linguagem Python e Rust.

Mas por que Rust?

A mudança de nível na aplicação de Machine Learning deixou claro que Linguagem Python é ótima para prototipação e experimentação, mas não é a ideal quando o assunto é performance. E performance é a chave do sucesso quando temos modelos de Machine Learning em produção.

Nesse aspecto a Linguagen Rust se mostra como uma alternativa que vem sendo cada vez mais explorada pelo mercado. E com resultados incríveis.

Hoje, dizer que é preciso aprender Python para trabalhar com Data Science, Machine Learning e IA é óbvio. Mas não era 10 anos atrás.

Será o mesmo com Rust?

Bom, você tem duas opções: Aguardar e ver o que acontece ou se preparar desde já e estar a frente do seu tempo no mercado de trabalho. A escolha é sua!



Este curso traz para você o fascinante mundo da criação e implementação de modelos de aprendizado de máquina (Machine Learning) com abordagem profissional, para quem realmente deseja avançar para o próximo nível em Machine Learning.

Este curso une teoria e prática na medida certa.

Confira o Logbook das principais atividades práticas do curso:

  • Projeto 1 - Construção e Deploy de Modelo de Machine Learning Para a Área de Logística
  • Projeto 2 - Prevendo o Churn de Clientes com RandomForest - Da Concepção do Problema ao Deploy
  • Projeto 3 - Deploy de Modelo de Machine Learning na Nuvem AWS Para Gestão de Escolas
  • Projeto 4 - Deploy de API Para Geração de Texto a Partir de Imagens com LLM
  • Projeto 5 - Construção de Feature Store e Aplicação de Engenharia de Atributos
  • Projeto 6 - Retreinamento e Versionamento de um Modelo de Machine Learning
  • Projeto 7 - Monitoramento, Identificação e Mitigação de Model e Data Drift
  • Projeto 8 - Deploy de Modelo de Classificação em Rust


O que está esperando? Faça sua inscrição e comece agora mesmo!

Pronto(a) para começar sua jornada como Engenheiro e Machine Learning?