Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в Cursor за работни потоци с данни и машинно обучение
- Обзор на ролята на Cursor в инженеринга на данни и машинно обучение
- Настройка на средата и свързване на източници на данни
- Разбиране на AI-асистираната помощ за код в тетрадки
Ускоряване на разработката на тетрадки
- Създаване и управление на Jupyter тетрадки в Cursor
- Използване на AI за довършване на код, изследване на данни и визуализация
- Документиране на експерименти и поддържане на възпроизводимост
Изграждане на ETL и пайплайни за създаване на характеристики
- Генериране и преработване на ETL скриптове с изкуствен интелект
- Структуриране на пайплайни за характеристики за мащабируемост
- Контрол на версиите на компоненти на пайплайни и набори от данни
Обучение и оценка на модели с Cursor
- Скелетно генериране на код за обучение на модели и цикли за оценка
- Интегриране на предварителна обработка на данни и настройка на хиперпараметри
- Осигуряване на възпроизводимост на моделите в различни среди
Интегриране на Cursor в MLOps пайплайни
- Свързване на Cursor с регистри на модели и CI/CD работни потоци
- Използване на AI-асистирани скриптове за автоматизирано преобучение и внедряване
- Мониторинг на жизнения цикъл на моделите и проследяване на версиите
AI-асистирана документация и отчитане
- Генериране на вградена документация за пайплайни с данни
- Създаване на обобщения на експерименти и доклади за напредъка
- Подобряване на екипната колаборация с контекстно свързана документация
Възпроизводимост и управление в ML проекти
- Прилагане на най-добри практики за произход на данни и модели
- Поддържане на управление и съответствие с AI-генериран код
- Одит на AI решения и поддържане на проследимост
Оптимизиране на продуктивността и бъдещи приложения
- Прилагане на стратегии за промптове за по-бърза итерация
- Изследване на възможности за автоматизация в операциите с данни
- Подготовка за бъдещи напредъци в интеграцията на Cursor и машинното обучение
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Опит в анализа на данни с Python или машинното обучение
- Разбиране на ETL и работни потоци за обучение на модели
- Запознатост с контрол на версиите и инструменти за пайплайни с данни
Аудитория
- Специалисти по данни, изграждащи и итериращи ML тетрадки
- Инженери по машинно обучение, проектиращи пайплайни за обучение и изводи
- MLOps професионалисти, управляващи внедряването и възпроизводимостта на модели
14 Часа