Data Science on AWS Implementing End-to-End, Continuous AI and Machine Learning Pipelines (Chris Fregly, Antje Barth)

Cuốn sách Data Science on AWS: Implementing End-to-End, Continuous AI and Machine Learning Pipelines là cẩm nang thiết yếu cho mọi kỹ sư Học máy và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng và triển khai các đường ống AI và Học máy liên tục trên nền tảng AWS. Nếu anh/chị là dân công nghệ nghiêm túc, muốn đưa AI từ phòng thí nghiệm ra môi trường Production một cách hiệu quả, đây chính là tài liệu không thể thiếu.

Bạn sẽ học được gì để triển khai AI & ML Pipelines trên AWS?

• Kiến trúc trên AWS: Nắm vững cách thiết kế và xây dựng các giải pháp Khoa học Dữ liệu và Học máy trên các dịch vụ của AWS.
• Đường ống (Pipelines) liên tục: Khám phá cách xây dựng các đường ống AI/ML từ đầu đến cuối, tự động hóa toàn bộ vòng đời của mô hình.
• Tối ưu hóa MLOps: Áp dụng các nguyên tắc MLOps để đảm bảo tính liên tục, khả năng mở rộng và độ tin cậy của các mô hình AI trong môi trường sản xuất.
• Thực hành Cloud AI: Học cách triển khai các mô hình Học máy và AI lên đám mây, tối ưu hóa tài nguyên và chi phí trên AWS.

Đầu tư vào Data Science on AWS là đầu tư vào tri thức chuẩn mực, giúp bạn nâng tầm kỹ năng MLOps và sẵn sàng cho những job xịn trong lĩnh vực triển khai AI trên đám mây.