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软件工程师与数据科学家如何更好协作?CMU特意上线了这门课程

大数据文摘出品

作者:刘俊寰

你是否有过这样的疑问:

  • 如何指定或评估具有AI系统的正确性或有用性?
  • 如何分析和减轻错误结果?
  • 如何检测不良的数据质量,不良的模型质量和数据漂移?
  • 如何确保AI系统的公平性和隐私性?

搓手期待许久的CMU AI系统软件工程课程资料可以解决你这些问题!

根据官方介绍,该课程从主要从软件工程的角度出发,讨论了如何采用由数据科学家开发的想法和模型,比如脚本和Jupyter笔记本,将这些想法和模型部署为可伸缩且可维护的系统的一部分,比如移动应用程序、Web应用程序、IoT设备。

也就是说,这个课程不会把中心放在建模和学习本身,而是假设你已经与数据科学家建立了工作关系,在设计、实现、操作等问题上如何与模型进行交互

如果你是一个想要了解在使用AI组件方面有哪些具体挑战的软件工程师,或者是一个想要了解如何把原型模型投入生产的数据科学家,这个课程都会对你有所帮助。

在具体的课程安排上,课程使用的教材以Goeff Hulten撰写的Building Intelligent Systems: A Guide to Machine Learning Engineering为主,同时安排有一定的小组讨论和合作项目。

在时间安排上,这门课程共有12单元,也就是说,平均每周在该课程上花费应该要达到12个小时,其中每周上课4个小时,阅读和作业8个小时。

对于作业,超过DDL最多三天,还需要接受一定的惩罚。同时,由于最终成绩由50%的作业、15%的期中考试、20%的期末考试、10%的参与度、5%的阅读测验共同构成,每个环节都将对最终成绩产生一定的影响。

课程安排如下:

链接:

https://ckaestne.github.io/seai/

文摘菌只能帮你到这里了,接下来就靠你自己了,加油鸭ヾ(◍°∇°◍)ノ゙

本文分享自微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

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原始发表时间:2020-06-12

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