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課程簡介

Cursor 於資料與 ML 工作流程中的介紹

  • Cursor 在資料與 ML 工程中的角色概述
  • 環境設定與連接資料來源
  • 理解筆記本中的人工智慧驅動程式碼輔助功能

加速筆記本開發

  • 在 Cursor 內建立與管理 Jupyter 筆記本
  • 使用 AI 進行程式碼補全、資料探索與視覺化
  • 記錄實驗過程並維持可重複性

建構 ETL 與特徵工程管線

  • 使用 AI 產生與重構 ETL 腳本
  • 建構具可擴展性的特徵管線結構
  • 對管線組件與資料集進行版本控制

使用 Cursor 進行模型訓練與評估

  • 搭建模型訓練程式碼架構與評估循環
  • 整合資料預處理與超參數微調
  • 確保跨環境的模型可重複性

將 Cursor 整合至 MLOps 管線

  • 將 Cursor 連接至模型註冊表與 CI/CD 工作流程
  • 使用 AI 輔助腳本實現自動重訓練與部署
  • 監控模型生命週期與版本追蹤

AI 輔助的文件撰寫與報告

  • 為資料管線產生內文說明文件
  • 建立實驗摘要與進度報告
  • 透過情境連結的文件促進團隊協作

ML 專案中的可重複性與治理

  • 實施資料與模型溯源的最佳實踐
  • 維持 AI 產生程式碼的治理與合規性
  • 審查 AI 決策並保持追溯能力

最佳化生產力與未來應用

  • 套用提示策略以加速迭代速度
  • 探索資料運維中的自動化機會
  • 為未來 Cursor 與 ML 整合的進展做好準備

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備基於 Python 的資料分析或機器學習經驗
  • 理解 ETL 與模型訓練工作流程
  • 熟悉版本控制與資料管線工具

受眾對象

  • 負責建構及迭代 ML 筆記本的資料科學家
  • 負責設計訓練與推論管線的機器學習工程師
  • 管理模型部署與可重複性的 MLOps 專業人士
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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