Nanodegree

Mastery in MLOps: Building an End-to-End solutions

Conviértete en un capo de Machine Learning Operations. Desde los fundamentos hasta las prácticas más avanzadas en IA Generativa. Haz un upgrade de tu carrera y sé el perfil que están buscando la empresas que quieren aplicar Inteligencia Artificial operativa y escalable.

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El proceso de codificación

¿Qué aprenderás en el Nanodegree Mastery?

Tu ruta de aprendizaje paso a paso. Estos son los módulos clave por los que irás progresando.

Módulo I : MLOps Foundations 

Construyendo una base sólida en MLOps durante 4 semanas.

Introducción a MLOps, ciclo de vida de ML, conceptos clave (Versioning, CI/CD), toolkit MLOps, Data Engineering para MLOps.

Práctica "Hands-on": Proyecto con Version Control, Definición de KPIs, Data Pipeline Básico, Labs semanales "step-by-step".

Módulo 2: Advanced Model Training and Evaluation

Dominando el entrenamiento y la evaluación de modelos avanzados durante 5 semanas.

Algoritmos supervisados avanzados, Deep Learning fundamentals & Architectures, Técnicas avanzadas Deep Learning, Model Interpretability, Model evaluation & Selection, Model robustness & Fairness.

Práctica intensiva: Optimización de hiperparámetros, Evaluación detallada (ROC-AUC), Explainability (SHAP/LIME), Labs con Python y las librerías más usadas.

Módulo 3: Generative AI with MLOps

Lleva la IA Generativa a entornos de producción en diferentes industrias durante 6 semanas.

Fundamentos y arquitecturas GenAI, GenAI para texto/imagen/video, Agentic AI workflows, Ethical & Responsible AI, Model optimization & Compression en GenAI.

Práctica: Fine-Tuning models GenAI GPT, Implementación workflows "Agentic", experiencia práctica con Hugging Face y labs semanales enfocados en GenAI.

Módulo 4: Model Deployment and Serving

Despliegue y gestión de modelos en producción a escala durante 4 semanas.

Model Packaging & Serialization, Deployment strategies (Blue-Green, Canary, A/B Testing), Cloud-Based deployment (Serverless, Kubernetes), REST APIs, CI/CD para despliegue.

Hands-on Labs en AWS Lambda, Docker, Kubernetes, creación de REST APIs, proyectos de despliegue en cloud.

Módulo 5: Monitoring & Maintenance

Asegurando la fiabilidad y el rendimiento continuo de modelos MLOps durante 5 semanas.

Advanced monitoring techniques, Handling Model Drift & Degradation, Model retraining strategies, User feedback & Active learning, Human-in-the-Loop MLOps.

Práctica: Diseño de dashboards de monitoring, análisis de data drift, implementación de retrainings, labs enfocados en mantener modelos en producción de forma óptima.

Módulo 6: Advanced MLOps practices 

Optimizando, asegurando y escalando tus sistemas MLOps al máximo durante 6 semanas.

Model optimization techniques, Security en ML Systems, Real-Time MLOps with streaming pipelines, Ethical considerations en MLOps, Emerging trends.

Labs avanzados en Edge Device Deployment, Real-Time MLOps, estrategias de optimización de modelos, implementación de seguridad en pipelines MLOps.

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