Инженерия жизненного цикла моделей машинного обучения (MLOps)

2026/2027

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Кто читает:

Кафедра информационных систем и технологий (Нижний Новгород) (Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород))

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

3-й курс, 1, 2 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Инженерия машинного обучения» посвящён полному жизненному циклу ML‑систем: от разработки модели и работы с данными до развёртывания, мониторинга и оркестрации в продакшене. Студенты знакомятся с методологией CRISP‑ML, современными инструментами разработки (Git, bash, виртуальные окружения, Docker, Docker Compose), хранилищами данных (PostgreSQL, ClickHouse, S3, Redis, брокеры сообщений, векторные движки), системами разметки и трекинга экспериментов (Label Studio, MLflow), инструментами деплоя (FastAPI, Nvidia Triton), мониторингом (Prometheus, Grafana, Evidently) и оркестрацией (Airflow, Kubernetes, Kubeflow). Особое внимание уделено проектно‑ориентированному подходу: в рамках домашних заданий и итогового проекта студенты строят воспроизводимый ML‑сервис, проходящий через разработку, деплой, мониторинг и автоматизацию.