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标签： MLOps

  • 全面掌握Python在MLOps中的应用：Udemy课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/python-programming-for-mlops-aiops-devops/

    在现代AI和数据驱动的企业环境中，掌握高效的DevOps和MLOps技能变得尤为重要。Udemy的《Python Programming for MLOps – Production Environment – 2025》课程，提供了从基础到高级的Python技能，专为希望优化工作流程、实施智能MLOps管道以及提升AIOps实践的开发者、数据科学家和IT专业人士设计。课程内容涵盖Python核心编程，包括变量、数据类型、控制结构、函数和面向对象编程，确保学员打下坚实的基础。同时，课程深入介绍文件自动化、命令行工具、Linux系统交互、包管理、Docker容器化、以及在云端（AWS）进行CI/CD的实战技巧。此外，课程还涵盖基础设施即代码（Pulumi）、监控和日志管理（Prometheus与Grafana），让你掌握完整的DevOps和MLOps解决方案。通过实际操作和案例演示，学员将学习如何搭建端到端的MLOps管道，从模型训练到部署和监控一应俱全。无论你是开发者、数据科学家还是IT专家，这门课程都能帮助你提升自动化水平和系统稳定性，推动你的职业发展。强烈推荐给希望在AI产业中实现自动化和优化流程的你！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/python-programming-for-mlops-aiops-devops/

  • 【2025年版】DVCで実現するMLOps実践ガイド—データとモデルの管理を効率化しよう！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/dvc-mlops-reproduce/

    近年、機械学習プロジェクトの規模や複雑さが増す中で、データやモデルのバージョン管理、実験の再現性確保は重要な課題となっています。そこでおすすめなのが、Udemyの【2025年版】DVCで実現するMLOps実践ガイドコースです。本コースでは、Data Version Control（DVC）を活用した実践的な手法を学べます。まず、DVCを使ったデータのバージョン管理方法について詳しく解説し、大規模データセットの効率的な管理方法を習得できます。次に、再現可能な実験パイプラインの構築や、チームでの共同作業におけるベストプラクティスも紹介されており、実務に直結する内容です。ハンズオン形式の演習を通じて、Windows環境でのDVCの設定や使用方法を実践的に学習できるため、初心者から中級者まで幅広く対応しています。Pythonや機械学習の基礎知識を持つ方々にとって、プロジェクトの効率化と品質向上に大きく役立つコースです。機械学習エンジニアやデータサイエンティストの方は必見の内容です！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/dvc-mlops-reproduce/

  • Udemy课程推荐：Python与JavaScript结合实现机器学习应用的实战入门【ONNX·Render】

    课程链接: https://www.udemy.com/course/mnist-app/

    随着人工智能和机器学习的发展，越来越多的开发者和数据科学家希望将自己的模型推向实际应用，甚至上线到互联网。本次我为大家推荐一门非常实用的Udemy课程——《Python と JavaScript による機械学習アプリケーション公開入門【ONNX・Render】》。这门课程专注于如何用Python和JavaScript开发并部署机器学习应用，特别适合希望将模型转换为实际可用应用的技术人员。课程内容涵盖了从模型训练、转换（ONNX格式）、到前端推理（JavaScript实现）以及在云平台（Render）上部署的完整流程。以MNIST手写数字识别为例，学员可以学习如何用scikit-learn训练模型、导出ONNX格式，再用JavaScript在网页端实现推理，并最终将应用上线。课程讲解详细、实操性强，非常适合数据科学家、开发者、产品经理等希望理解和掌握模型发布的朋友们。通过学习这门课程，你将掌握跨语言的模型推理技巧、了解MLOps的实践流程，为你的AI项目落地增加一份保障。强烈推荐给对模型部署和应用开发感兴趣的小伙伴们！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/mnist-app/

  • 全面解析：Udemy《非功能性测试：大型语言模型与AI系统》课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/non-functional-testing-for-llm-chatbots-and-ai-models/

    近年来，人工智能（AI）技术飞速发展，尤其是在大型语言模型（LLMs）和聊天机器人方面。为了确保这些AI系统的安全性、性能和伦理合规，非功能性测试变得尤为重要。本文将为大家详细评测并推荐Udemy上的《非功能性测试：大型语言模型与AI系统》课程，帮助你掌握从基础到高级的测试技巧。这门课程由经验丰富的专家设计，内容涵盖测试的重要性、基础模型的特殊挑战、对抗性测试、伦理合规检测，以及如何将这些技术应用到实际项目中。无论你是开发者、数据科学家，还是AI爱好者，都能从中获得宝贵的知识和实操经验。课程通过丰富的案例分析和实用工具介绍，帮助学习者建立完整的测试框架，提升AI系统的可靠性和安全性。强烈推荐对AI系统测试感兴趣的朋友们报名学习，助你在AI领域中游刃有余！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/non-functional-testing-for-llm-chatbots-and-ai-models/

  • 全面解析：Udemy上的AI/ML基础入门课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/aiml-foundations-for-absolute-beginners-agenticai-mlops/

    近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）逐渐成为科技行业的热门话题，但对于许多初学者来说，入门门槛仍然较高。幸运的是，Udemy推出了一门非常适合零基础学习者的课程——《AI/ML Foundations for Absolute Beginners (AgenticAI + MLOps)》。这门课程由浅入深，系统介绍了现代AI的核心原理和最新发展，无需任何编码或数学基础，非常适合想要了解AI基本概念的朋友们。

    课程内容丰富，涵盖了机器学习的基础知识、不同类型的学习方式（监督学习、无监督学习和强化学习），以及常用算法如回归、决策树和神经网络。在深入了解模型构建、评估与优化之后，课程还特别介绍了大型语言模型（LLMs），如ChatGPT，帮助学员理解它们的训练过程、tokens和参数的意义，以及提示工程和RAG等技术的应用。

    更令人兴奋的是，课程引入了Agentic AI的前沿概念——具有自主规划、推理、记忆和行动能力的智能系统。学员将探索智能代理的架构、协作机制，以及实际应用中的工具和伦理挑战。这些内容不仅拓宽了你的视野，也为未来在AI领域的深耕打下坚实基础。

    总结而言，这门课程非常适合学生、职业人士或对AI未来充满好奇的任何人。它以清晰、易懂的方式帮助你建立起对AI的基本理解，增强学习信心，迈出AI世界的第一步。如果你也希望在无需编程的情况下，掌握AI的核心知识，不妨考虑这门课程，让我们一起开启人工智能的探索之旅！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/aiml-foundations-for-absolute-beginners-agenticai-mlops/

  • 全面解析Udemy的《LLMOps Masterclass 2025》：引领生成式AI时代的必备课程

    课程链接: https://www.udemy.com/course/llmops-masterclass-generative-ai-mlops-aiops/

    在人工智能快速发展的今天，掌握最新的AI技术变得尤为重要。Udemy的《LLMOps Masterclass 2025 – Generative AI – MLOps – AIOps》是一门内容丰富、实用性强的课程，特别适合希望深入了解和应用生成式AI、MLOps和AIOps的专业人士和爱好者。课程从基础知识讲起，逐步引导学员掌握大规模语言模型（LLM）的原理、Prompt工程、模型部署与监控，以及利用最新工具如Kubernetes、Docker、GitHub Actions和Hugging Face库进行应用开发和部署。每个模块都配有实战项目，让你在学习中积累宝贵经验。通过这门课程，你不仅可以理解生成式AI的巨大潜力，还能掌握构建、部署和监控智能应用的全套技能，助你在AI行业中脱颖而出。强烈推荐给希望在AI领域深耕的新手和行业专家，开启你的AI实现之旅！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/llmops-masterclass-generative-ai-mlops-aiops/

  • 全面掌握GCP上的MLOps：从入门到高级实战课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/mastering-advanced-mlops-on-gcp-cicd-kubernetes-kubeflow/

    随着人工智能和机器学习的不断发展，构建高效、自动化、可扩展的ML工作流程成为业内的核心需求。Udemy上的《Beginner to Advanced MLOps on GCP-CI/CD, Kubernetes Jenkins》课程，为学习者提供了一个从基础到高级全面掌握MLOps技能的绝佳平台。本课程内容丰富，涵盖了试验追踪与模型管理（MLFlow, Comet-ML, TensorBoard），版本控制（DVC, Git, GitHub），CI/CD自动化（Jenkins, ArgoCD, GitHub Actions, GitLab CI/CD, CircleCI），云基础设施（GCP, Minikube, Google Cloud Run, Kubernetes），容器化（Docker, Kubernetes, FastAPI, Flask），数据工程（PostgreSQL, Redis, Airflow），模型监控（Prometheus, Grafana, Alibi-Detect），以及API和Web应用开发（FastAPI, Flask, ChatGPT, SwaggerUI）。每一部分都配备了实战案例，非常适合希望系统学习MLOps的学生和从业者。

    我个人强烈推荐这门课程，特别是对于那些希望了解如何在GCP环境下构建端到端ML工作流程的技术人员。不仅如此，它还帮助你掌握了使用各种自动化工具提升工作效率的技巧。从模型的实验追踪、版本管理，到持续集成/持续部署，再到模型上线后的监控与维护，这门课程都做到了面面俱到。学习完后，你将具备打造企业级AI服务的能力，极大提升职业竞争力。无论是数据科学家、ML工程师还是DevOps工程师，都能在这门课程中找到实用的知识点，助你迈向MLOps的高级阶段。现在就去Udemy报名学习，开启你的MLOps职业新篇章吧！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/mastering-advanced-mlops-on-gcp-cicd-kubernetes-kubeflow/

  • 全面解析Azure AI服务：从基础到认证的最佳课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/azure-ai-services-complete-guide-covers-ai-102-cert/

    在当今人工智能快速发展的时代，掌握Azure AI服务成为许多技术专业人士的必备技能。今天，我想向大家推荐一门非常实用的Udemy课程——《Azure AI services complete guide – Covers AI-102 Cert》。这门课程内容丰富，覆盖了从人工智能基础知识到Azure AI具体应用的方方面面，非常适合希望深入学习Azure AI技术的开发者和数据科学家。

    课程亮点:

    1. 扎实的基础知识：第一章详细介绍了神经网络和大型语言模型（LLMs），帮助学员理解AI的核心原理，以及如何下载和运行这些模型。

    2. 实战操作：第二章带领学员实操Azure的各种AI服务，包括Azure Computer Vision、Language、Speech、Translator、Video Indexer等，学习如何设计、部署和优化AI解决方案。此外，还介绍了构建定制模型和边缘部署的技巧。

    3. 现代MLOps实践：课程涵盖CI/CD流程、模型管理和自动化部署，帮助学员掌握现代AI开发的最佳实践。

    4. 考试准备：最后一章专门为准备Azure AI-102认证的学员设计，提供考试指南和练习题，助力顺利通过认证。

    整体而言，这门课程内容全面、讲解细致，配合丰富的实操示例，非常适合希望系统学习Azure AI服务的技术人员。无论你是初学者还是有一定基础的开发者，都能从中获得实用的知识和技能，助力职业发展。强烈推荐给对云端AI解决方案感兴趣的朋友们！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/azure-ai-services-complete-guide-covers-ai-102-cert/

  • 全面解析Udemy《测试机器学习（AI）模型》课程：提升AI系统测试技能的最佳选择

    课程链接: https://www.udemy.com/course/introduction-to-testing-ai-models-llms-and-chatbots/

    在当今人工智能高速发展的时代，确保AI模型的可靠性、安全性与效果至关重要。Udemy推出的《测试机器学习（AI）模型》课程，正是为希望掌握AI测试核心技能的专业人士量身定制的一门精品课程。无论你是开发者、数据科学家，还是AI爱好者，都能在课程中收获宝贵的知识。

    课程内容丰富，涵盖了从基础到高级的测试技术。首先，课程介绍了AI测试的重要性及伦理考量，帮助学员建立正确的测试观念。接着，讲解了各种测试方法，包括单元测试、集成测试和系统测试，特别针对基础模型（如LLMs）和聊天机器人等进行了深入剖析。

    一个亮点是关于数据折叠（Data Folding）技术的讲解，教你如何有效利用训练、验证和测试数据，提升模型的泛化能力。同时，课程提供了大量的实战案例，帮助学员理解实际应用中的挑战与解决方案。

    特别值得一提的是，关于对抗性AI测试（Adversarial AI）和伦理AI的内容，让你更全面地了解AI安全性与道德责任。通过API测试ChatGPT和集成到MLOps流程中，课程还让你掌握了实用的工具和技巧。

    课程采用生动的视频讲解，配合实操任务和测验，确保学习效果。此外，终身访问学习资料和活跃的社区讨论，帮助你持续提升技能。无论你是刚入门还是已具一定基础，这门课程都能为你打开AI测试的新视野。

    立即报名，掌握AI系统测试的核心技术，为未来AI的安全与可靠性保驾护航！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/introduction-to-testing-ai-models-llms-and-chatbots/

  • 深入浅出：TensorFlow在计算机视觉中的应用——2025年优达学城课程评测

    课程链接: https://www.udemy.com/course/master-deep-learning-for-computer-vision-with-tensorflow-2/

    在当今人工智能快速发展的时代，深度学习在各行各业的影响力日益增强，其中计算机视觉无疑是最具潜力的领域之一。为帮助学习者掌握这项技术，Udemy推出了一门极具实用性和前沿性的课程——《Master Deep Learning for Computer Vision in TensorFlow【2025】》。这门课程由Neuralearn团队精心打造，充分结合最新的深度学习模型与实践项目，适合从入门到进阶的学习者。

    课程内容丰富，涵盖了从基础的TensorFlow入门、卷积神经网络（CNN）、视觉Transformer，到复杂的目标检测（YOLO）、图像分割（UNet）、人物计数（CSRNet）等前沿技术。特别值得一提的是，课程采用项目驱动的教学方式，帮助学习者在实践中巩固知识，比如用GANs生成图像、利用迁移学习提升模型性能，以及模型部署到实际应用中。

    此外，课程还介绍了现代深度学习的关键环节，如模型评估指标、过拟合的解决方案、迁移学习、以及MLOps实务操作（如Hyperparameter调优、模型版本管理等），让学员全方位掌握构建商业级计算机视觉解决方案的能力。

    我个人强烈推荐这门课程给对计算机视觉感兴趣的开发者，无论你是学生、在职工程师还是AI爱好者，都能在这里找到成长的空间。课程内容深入浅出，案例丰富，实操性强，非常适合作为入门或提升的学习资料。加入这门课程，让我们一起探索深度学习在视觉领域的无限可能吧！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/master-deep-learning-for-computer-vision-with-tensorflow-2/