🔧 MLOps: Как деплоить то, что не понимаешь?

Чтобы эффективно поддерживать инфраструктуру для ML, нужно понимать природу вычислений. Почему модель потребляет столько памяти? Что такое матричное умножение в контексте GPU?

Разберитесь на курсе «Математика для разработки AI-моделей».

Живые вебинары уже идут:

1. Матрицы и векторы: разбираем нагрузку на железо.

2. Линейная регрессия: как модели учатся.

3. SVD: алгоритмы сжатия данных.

Прокачайте скиллы и повысьте свою ценность на рынке.

Вход в поток до 9 декабря:
https://clc.to/LojFzw