- Сен
- 163.514
- 648.411
Platinum
Администратор
Складчина: Универсальный интенсив по Docker для машинного обучения, генерации искусственного интеллекта и агентного ИИ [Gourav J. Shah] [udemy]
Ultimate Docker Bootcamp for ML, GenAI and Agentic AI
Язык английский
Орг бонусом сделает автоперевод видео [авто]ии
Освойте Docker для реальных рабочих процессов в области ИИ и машинного обучения — Dockerfile, Compose, Docker Model Runner, Model Context Protocol (MCP)
Чему вы научитесь
Запуск и управление контейнерами Docker, специально разработанными для рабочих процессов искусственного интеллекта и машинного обучения.
Контейнеризация блокнотов Jupyter, панелей мониторинга Streamlit и сред разработки машинного обучения.
Упаковка и развертывание моделей машинного обучения с помощью Dockerfile.
Публикуйте свои проекты машинного обучения в Hugging Face Spaces.
Загрузка и выгрузка образов из DockerHub, а также управление жизненным циклом образов Docker.
Применяйте лучшие практики Docker для воспроизводимых исследований в области машинного обучения и совместных проектов.
Вывод LLM с помощью Docker Model Runner
Настройка рабочих процессов Agentic AI с помощью инструментария Docker Model Context Protocol (MCP).
Создавайте и развертывайте контейнеризированные приложения машинного обучения с помощью Docker Compose.
Требования
Базовое понимание Python — вам не нужно быть экспертом, но вы должны уверенно запускать скрипты или работать в блокнотах.
Знание концепций машинного обучения — понимание того, что такое модель, и опыт использования таких библиотек, как scikit-learn, pandas или TensorFlow, будут полезны.
Ноутбук с установленным Docker/Rancher — мы покажем вам, как настроить Docker Desktop для Windows, macOS или Linux.
Рекомендуется иметь аккаунт на GitHub — для доступа к коду проекта и публикации собственных изменений.
Желание создавать реальные проекты в области ИИ/машинного обучения с помощью Docker — предварительный опыт работы с Docker не требуется!
Описание
Добро пожаловать на лучший курс по Docker для инженеров в области искусственного интеллекта и машинного обучения, основанный на выполнении проектов.
Независимо от того, являетесь ли вы энтузиастом машинного обучения, специалистом по MLOps или профессионалом DevOps, поддерживающим команды, занимающиеся ИИ, — этот курс научит вас использовать всю мощь Docker для разработки, развертывания и обеспечения согласованности ИИ/машинного обучения.
Что внутри?
Этот курс построен на практических лабораторных работах и реальных проектах . Вы будете учиться на практике — контейнеризировать ноутбуки, запускать модели с помощью FastAPI, создавать панели мониторинга машинного обучения, развертывать многосервисные стеки и даже запускать большие языковые модели (LLM) в средах Docker.
Каждый модуль представляет собой самостоятельный проект, который вы можете использовать в своей работе или портфолио.
Чем отличается этот курс?
Проектное обучение : каждый модуль имеет реальное практическое применение — без лишней информации.
Ориентировано на ИИ/машинное обучение : разработано с учетом потребностей специалистов по машинному обучению, а не является общим руководством по Docker.
Готовность к MCP и LLM : узнайте, как запускать LLM локально с помощью Docker Model Runner и использовать Docker MCP Toolkit для начала работы с протоколом контекста модели (Model Context Protocol).
FastAPI, Streamlit, Compose, DevContainers — всё в одном курсе.
Проекты, которые вы будете строить
Воспроизводимая среда разработки Jupyter + Scikit-learn
Модель машинного обучения, обернутая в FastAPI, в контейнере Docker.
Панель мониторинга Streamlit для выполнения вычислений машинного обучения в реальном времени.
LLM-раннер с использованием Docker Model Runner
Полноценная настройка Compose (фронтенд + модель + API)
Конвейер CI/CD для сборки и отправки образов Docker.
По окончании курса вы сможете:
Стандартизируйте среды машинного обучения во всех командах.
Развертывайте модели с уверенностью — от ноутбука до облака.
Воспроизводите эксперименты в одной строке с помощью Docker.
Экономьте время на отладке проблем типа «у меня всё заработало»
Создайте портативный и масштабируемый рабочий процесс разработки машинного обучения.
Для кого этот курс:
Специалисты по анализу данных и инженеры машинного обучения, желающие внедрить свои рабочие процессы в производство.
Специалисты в области ИИ/машинного обучения, желающие упростить контейнеризацию и развертывание моделей.
Инженеры DevOps, работающие с командами, занимающимися искусственным интеллектом, и стремящиеся создавать конвейеры, готовые к использованию в машинном обучении.
Любители и учащиеся в области ИИ, желающие запускать LLM-ы или панели мониторинга локально с использованием контейнеров.
Кто-нибудь устал от проблем типа «у меня на компьютере всё работает» в средах машинного обучения?
Требования
Basic understanding of Python — you don’t need to be an expert, but you should be comfortable running scripts or working in notebooks.
Familiarity with Machine Learning concepts — knowing what a model is, and having used libraries like scikit-learn, pandas, or TensorFlow will help.
Laptop with Docker/Rancher installed — we’ll walk you through setting up Docker Desktop for Windows, macOS, or Linux.
A GitHub account (recommended) — for accessing project code and pushing your own.
Curiosity to build real-world AI/ML projects with Docker — no prior Docker experience is required!
Описание
Welcome to the ultimate project-based course on Docker for AI/ML Engineers.
Whether you're a machine learning enthusiast, an MLOps practitioner, or a DevOps pro supporting AI teams — this course will teach you how to harness the full power of Docker for AI/ML development, deployment, and consistency.
What’s Inside?
This course is built around hands-on labs and real projects. You'll learn by doing — containerizing notebooks, serving models with FastAPI, building ML dashboards, deploying multi-service stacks, and even running large language models (LLMs) using Dockerized environments.
Each module is a standalone project you can reuse in your job or portfolio.
What Makes This Course Different?
Project-based learning: Each module has a real-world use case — no fluff.
AI/ML Focused: Tailored for the needs of ML practitioners, not generic Docker tutorials.
MCP & LLM Ready: Learn how to run LLMs locally with Docker Model Runner and use Docker MCP Toolkit to get started with Model Context Protocol
FastAPI, Streamlit, Compose, DevContainers — all in one course.
Projects You'll Build
Reproducible Jupyter + Scikit-learn dev environment
FastAPI-wrapped ML model in a Docker container
Streamlit dashboard for real-time ML inference
LLM runner using Docker Model Runner
Full-stack Compose setup (frontend + model + API)
CI/CD pipeline to build and push Docker images
By the end of the course, you’ll be able to:
Standardize your ML environments across teams
Deploy models with confidence — from laptop to cloud
Reproduce experiments in one line with Docker
Save time debugging “it worked on my machine” issues
Build a portable and scalable ML development workflow
Для кого этот курс:
Data Scientists and ML Engineers who want to productionize their workflows
AI/ML Practitioners looking to containerize and deploy models easily
DevOps Engineers supporting AI teams and looking to build ML-ready pipelines
AI Hobbyists and Learners who want to run LLMs or dashboards locally using containers
Anyone tired of “it works on my machine” issues in ML environments
СЛИВЫ КУРСОВ
Ultimate Docker Bootcamp for ML, GenAI and Agentic AI
Язык английский
Орг бонусом сделает автоперевод видео [авто]ии
Освойте Docker для реальных рабочих процессов в области ИИ и машинного обучения — Dockerfile, Compose, Docker Model Runner, Model Context Protocol (MCP)
Чему вы научитесь
Запуск и управление контейнерами Docker, специально разработанными для рабочих процессов искусственного интеллекта и машинного обучения.
Контейнеризация блокнотов Jupyter, панелей мониторинга Streamlit и сред разработки машинного обучения.
Упаковка и развертывание моделей машинного обучения с помощью Dockerfile.
Публикуйте свои проекты машинного обучения в Hugging Face Spaces.
Загрузка и выгрузка образов из DockerHub, а также управление жизненным циклом образов Docker.
Применяйте лучшие практики Docker для воспроизводимых исследований в области машинного обучения и совместных проектов.
Вывод LLM с помощью Docker Model Runner
Настройка рабочих процессов Agentic AI с помощью инструментария Docker Model Context Protocol (MCP).
Создавайте и развертывайте контейнеризированные приложения машинного обучения с помощью Docker Compose.
Требования
Базовое понимание Python — вам не нужно быть экспертом, но вы должны уверенно запускать скрипты или работать в блокнотах.
Знание концепций машинного обучения — понимание того, что такое модель, и опыт использования таких библиотек, как scikit-learn, pandas или TensorFlow, будут полезны.
Ноутбук с установленным Docker/Rancher — мы покажем вам, как настроить Docker Desktop для Windows, macOS или Linux.
Рекомендуется иметь аккаунт на GitHub — для доступа к коду проекта и публикации собственных изменений.
Желание создавать реальные проекты в области ИИ/машинного обучения с помощью Docker — предварительный опыт работы с Docker не требуется!
Описание
Добро пожаловать на лучший курс по Docker для инженеров в области искусственного интеллекта и машинного обучения, основанный на выполнении проектов.
Независимо от того, являетесь ли вы энтузиастом машинного обучения, специалистом по MLOps или профессионалом DevOps, поддерживающим команды, занимающиеся ИИ, — этот курс научит вас использовать всю мощь Docker для разработки, развертывания и обеспечения согласованности ИИ/машинного обучения.
Что внутри?
Этот курс построен на практических лабораторных работах и реальных проектах . Вы будете учиться на практике — контейнеризировать ноутбуки, запускать модели с помощью FastAPI, создавать панели мониторинга машинного обучения, развертывать многосервисные стеки и даже запускать большие языковые модели (LLM) в средах Docker.
Каждый модуль представляет собой самостоятельный проект, который вы можете использовать в своей работе или портфолио.
Чем отличается этот курс?
Проектное обучение : каждый модуль имеет реальное практическое применение — без лишней информации.
Ориентировано на ИИ/машинное обучение : разработано с учетом потребностей специалистов по машинному обучению, а не является общим руководством по Docker.
Готовность к MCP и LLM : узнайте, как запускать LLM локально с помощью Docker Model Runner и использовать Docker MCP Toolkit для начала работы с протоколом контекста модели (Model Context Protocol).
FastAPI, Streamlit, Compose, DevContainers — всё в одном курсе.
Проекты, которые вы будете строить
Воспроизводимая среда разработки Jupyter + Scikit-learn
Модель машинного обучения, обернутая в FastAPI, в контейнере Docker.
Панель мониторинга Streamlit для выполнения вычислений машинного обучения в реальном времени.
LLM-раннер с использованием Docker Model Runner
Полноценная настройка Compose (фронтенд + модель + API)
Конвейер CI/CD для сборки и отправки образов Docker.
По окончании курса вы сможете:
Стандартизируйте среды машинного обучения во всех командах.
Развертывайте модели с уверенностью — от ноутбука до облака.
Воспроизводите эксперименты в одной строке с помощью Docker.
Экономьте время на отладке проблем типа «у меня всё заработало»
Создайте портативный и масштабируемый рабочий процесс разработки машинного обучения.
Для кого этот курс:
Специалисты по анализу данных и инженеры машинного обучения, желающие внедрить свои рабочие процессы в производство.
Специалисты в области ИИ/машинного обучения, желающие упростить контейнеризацию и развертывание моделей.
Инженеры DevOps, работающие с командами, занимающимися искусственным интеллектом, и стремящиеся создавать конвейеры, готовые к использованию в машинном обучении.
Любители и учащиеся в области ИИ, желающие запускать LLM-ы или панели мониторинга локально с использованием контейнеров.
Кто-нибудь устал от проблем типа «у меня на компьютере всё работает» в средах машинного обучения?
Требования
Basic understanding of Python — you don’t need to be an expert, but you should be comfortable running scripts or working in notebooks.
Familiarity with Machine Learning concepts — knowing what a model is, and having used libraries like scikit-learn, pandas, or TensorFlow will help.
Laptop with Docker/Rancher installed — we’ll walk you through setting up Docker Desktop for Windows, macOS, or Linux.
A GitHub account (recommended) — for accessing project code and pushing your own.
Curiosity to build real-world AI/ML projects with Docker — no prior Docker experience is required!
Описание
Welcome to the ultimate project-based course on Docker for AI/ML Engineers.
Whether you're a machine learning enthusiast, an MLOps practitioner, or a DevOps pro supporting AI teams — this course will teach you how to harness the full power of Docker for AI/ML development, deployment, and consistency.
What’s Inside?
This course is built around hands-on labs and real projects. You'll learn by doing — containerizing notebooks, serving models with FastAPI, building ML dashboards, deploying multi-service stacks, and even running large language models (LLMs) using Dockerized environments.
Each module is a standalone project you can reuse in your job or portfolio.
What Makes This Course Different?
Project-based learning: Each module has a real-world use case — no fluff.
AI/ML Focused: Tailored for the needs of ML practitioners, not generic Docker tutorials.
MCP & LLM Ready: Learn how to run LLMs locally with Docker Model Runner and use Docker MCP Toolkit to get started with Model Context Protocol
FastAPI, Streamlit, Compose, DevContainers — all in one course.
Projects You'll Build
Reproducible Jupyter + Scikit-learn dev environment
FastAPI-wrapped ML model in a Docker container
Streamlit dashboard for real-time ML inference
LLM runner using Docker Model Runner
Full-stack Compose setup (frontend + model + API)
CI/CD pipeline to build and push Docker images
By the end of the course, you’ll be able to:
Standardize your ML environments across teams
Deploy models with confidence — from laptop to cloud
Reproduce experiments in one line with Docker
Save time debugging “it worked on my machine” issues
Build a portable and scalable ML development workflow
Для кого этот курс:
Data Scientists and ML Engineers who want to productionize their workflows
AI/ML Practitioners looking to containerize and deploy models easily
DevOps Engineers supporting AI teams and looking to build ML-ready pipelines
AI Hobbyists and Learners who want to run LLMs or dashboards locally using containers
Anyone tired of “it works on my machine” issues in ML environments
СЛИВЫ КУРСОВ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться