Deploy dan Pelayanan Model AI (Upcoming Course)

Pelajari cara mempublikasikan dan melayani model AI dengan berbagai metode seperti Flask, TensorFlow Serving, Docker, Pickle, Joblib, dan FastAPI untuk memastikan model siap digunakan dalam produksi.

Created by

ITS Academic

Hours

1 Enrolled

    • (0 Reviews)

Indonesia

Last updated

Fri, 27-Sep-2024

Course description

Kursus ini dirancang untuk membantu Anda memahami langkah-langkah yang diperlukan untuk mempublikasikan dan melayani model AI. Anda akan mempelajari cara deploy model machine learning menggunakan Flask untuk membuat aplikasi web sederhana, serta menggunakan TensorFlow Serving untuk menyajikan model yang kompleks. Kami akan membahas bagaimana Docker dapat membantu dalam deployment yang efisien dan portable, serta cara menyimpan model machine learning menggunakan Pickle dan Joblib. Selain itu, Anda akan belajar membuat API untuk model machine learning dengan FastAPI, memungkinkan akses yang mudah dan cepat ke model Anda dalam berbagai aplikasi. Kursus ini sangat cocok untuk pengembang dan data scientist yang ingin membawa model AI mereka dari tahap pengembangan ke tahap produksi.

What will i learn?

  • Mampu deploy model machine learning menggunakan Flask dan TensorFlow Serving.
  • Membuat container dengan Docker untuk deployment model yang efisien.
  • Menyimpan dan memuat model menggunakan Pickle dan Joblib.
  • Mengembangkan API untuk model AI menggunakan FastAPI.
  • Mengerti bagaimana mempublikasikan model AI untuk digunakan dalam aplikasi produksi.

Requirements

  • Pemahaman dasar tentang machine learning dan model AI.
  • Familiaritas dengan Python dan library machine learning seperti scikit-learn, TensorFlow, atau PyTorch.
  • Pengetahuan dasar tentang API dan framework web akan menjadi nilai tambah.

Frequently asked question

Deployment memungkinkan model AI Anda digunakan dalam lingkungan produksi, sehingga hasil prediksinya dapat diakses oleh pengguna atau aplikasi lain.

Flask adalah framework web yang lebih sederhana dan mudah digunakan, sedangkan FastAPI menawarkan performa yang lebih tinggi dan dukungan otomatis untuk pembuatan dokumentasi API.

Docker adalah alat yang sangat berguna untuk mengemas model dan memastikan deployment yang konsisten di berbagai lingkungan, namun tidak wajib untuk semua kasus.

Pickle dan Joblib adalah library Python yang memungkinkan Anda menyimpan dan memuat model machine learning dengan mudah, sehingga model dapat digunakan kembali tanpa pelatihan ulang.

Pengetahuan dasar tentang TensorFlow akan membantu, terutama untuk memahami deployment dengan TensorFlow Serving, tetapi kursus ini juga cocok bagi mereka yang menggunakan framework lain.

ITS Academic

View profile

Free

Lectures

0

Skill level

Beginner

Expiry period

Lifetime
Enroll now

Related courses

Beginner

Data Cleaning & Handling Missing Data

0

(0 Reviews)

Compare

Kursus ini memberikan pemahaman mendalam tentang teknik Data Cleaning dan penanganan Missing Data. Anda akan mempelajari cara mendeteksi, menghapus, serta mengimputasi missing values, menangani outliers, menerapkan transformasi log untuk data yang skewed, dan mengatasi ketidakseimbangan data dengan SMOTE.

Free

00:10:00 Hours

Beginner

Python Programming Essentials for AI

0

(0 Reviews)

Compare

Belajar dasar-dasar pemrograman Python yang esensial untuk pengembangan AI, mencakup teknik pemrosesan data, rekursi, manipulasi file JSON, pemrosesan teks dengan regular expressions, dan penggunaan decorators.

Free

00:10:00 Hours

Beginner

Exploratory Data Analysis (EDA)

0

(0 Reviews)

Compare

Exploratory Data Analysis (EDA) adalah langkah awal dalam analisis data yang bertujuan untuk memahami pola, mendeteksi anomali, dan mengidentifikasi hubungan antar variabel sebelum membuat model prediktif. Dalam modul ini, Anda akan belajar menggunakan Seaborn untuk membuat visualisasi Pairplot dan Heatmap, Pandas Profiling untuk EDA otomatis, KDE Plot untuk analisis distribusi data, serta membangun dashboard interaktif dengan Plotly Dash. EDA membantu menemukan wawasan berharga dari data yang akan memengaruhi keputusan analisis selanjutnya.

Free

00:10:00 Hours

Beginner

Text Preprocessing for NLP

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari teknik-teknik penting dalam pra-pemrosesan teks untuk Natural Language Processing (NLP) termasuk tokenisasi, stemming, lemmatization, penghapusan stopwords, dan penggunaan word embeddings seperti GloVe dan Word2Vec.

Free

00:00:00 Hours

Beginner

Feature Selection (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari teknik dan metode untuk memilih fitur yang paling relevan dalam dataset Anda, meningkatkan performa dan efisiensi model machine learning.

Free

Hours

Beginner

Time Series Data (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari cara menangani dan menganalisis data deret waktu (time series) untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam dan melakukan prediksi yang akurat.

Free

Hours

Beginner

Neural Networks Advanced (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari teknik lanjutan dalam neural networks untuk menangani masalah kompleks dengan model yang lebih canggih dan efisien.

Free

Hours

Beginner

Hyperparameter Tuning (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari teknik optimasi hyperparameter untuk meningkatkan performa model machine learning secara efektif.

Free

Hours

Beginner

Natural Language Processing (NLP) Advanced (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari teknik dan model lanjutan dalam Natural Language Processing untuk analisis dan pemrosesan teks yang kompleks.

Free

Hours

Beginner

Generative Models (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari konsep dan teknik dalam membangun model generatif untuk membuat data baru, mulai dari Variational Autoencoders hingga Generative Adversarial Networks (GANs).

Free

Hours

Beginner

Model Compression and Optimization (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari teknik-teknik untuk mengurangi ukuran dan meningkatkan efisiensi model machine learning tanpa mengorbankan performa, termasuk quantization, pruning, dan knowledge distillation.

Free

Hours

Beginner

Graph Neural Networks (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari konsep dasar dan implementasi Graph Neural Networks (GNN) untuk menangani data graf, termasuk pembuatan Graph Convolutional Networks (GCN), node classification, dan link prediction.

Free

Hours

Selamat datang di ITS Academic, platform yang menyediakan berbagai kursus dan jasa profesional untuk mendukung perjalanan pendidikan dan karier Anda. Dengan berfokus pada kualitas, inovasi, dan kenyamanan, ITS Academic menghadirkan pengalaman belajar yang interaktif dan menyenangkan, serta layanan jasa yang andal dan berorientasi pada kepuasan pelanggan.

Top categories

Useful links

Help

Subscribe to our newsletter