Валерий Бабушкин и тот самый курс по ML System Design в MLinside

Если вы давно хотели разобраться, как проектируют ML-системы в реальных продуктах – это то, что вам нужно.

Курс посвящён проектированию ML-систем для реальных продуктов: работе с архитектурой, пайплайнами обучения, deployment-процессами, мониторингом моделей, оптимизацией инференса и поддержкой ML под нагрузкой. Также на курсе разберём подходы к проектированию современных агентских AI-систем и интеграции LLM в production-инфраструктуру.

На курсе вы научитесь:
▪️проектировать ML-системы под реальные ограничения
▪️строить ML design docs
▪️выбирать метрики и функции потерь
▪️выстраивать пайплайны обучения
▪️анализировать ошибки моделей
▪️внедрять ML в продукт
▪️мониторить качество моделей в продакшене
▪️оптимизировать инференс под нагрузку

Курс подойдёт ML-инженерам, тимлидам ML-команд и начинающим специалистам, которым нужен системный взгляд на ML.

Преподаватель – Валерий Бабушкин, наверняка он не нуждается в представлении, но всё же:
▪️Senior Director по Data & AI в BP
▪️грандмастер Kaggle
▪️автор книги Machine Learning System Design.

Курс будет идти 4 месяца и вас ждут 60 занятий, реальные кейсы, разбор design docs, архитектурные решения из production ML, а главное – live-обсуждения и ревью с Валерием. Посмотреть сайт можно тут.

Это курс для тех, кто хочет перейти от “умею обучать модели” к “умею строить ML-системы”.

Стартуем 1 июня, количество мест ограничено. Записаться можно по ссылке.