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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