Управление процессами машинного обучения (MLOps)

Цель курса: Сформировать у студентов системное понимание жизненного цикла ML-проектов (ML Lifecycle) и дать практические навыки развертывания, сопровождения и мониторинга машинного обучения в производственной среде.

Форма контроля: Экзамен
Трудоемкость: 4 кредита (14 лекций + 14 лабораторных работ)
Целевая аудитория: Бакалавры 4-го курса Т-университета, направлений:
01.03.04 Прикладная математика,
08.03.01 Строительство,
09.03.02 Информационные системы и технологии,
09.03.03 Прикладная информатика,
11.03.02 Инфокоммуникационные технологии и системы связи,
11.03.04 Электроника и наноэлектроника,
15.03.06 Мехатроника и робототехника,
20.03.01 Техносферная безопасность,
22.03.02 Металлургия.

Пререквизиты: Знание Python, знакомство с библиотеками pandas, scikit-learn, базовые знания машинного обучения, знакомство с Docker и Git.