实时机器学习系统工程实战营

从零构建、部署与扩展真实可落地的 Real-Time ML 系统

学习内容：

系统性学习如何从零开始设计、开发、部署并扩展一个端到端的实时机器学习系统。课程覆盖从数据实时采集、特征工程、模型训练、在线推理到生产级部署与监控的完整工程链路，重点解决真实业务中的实时预测问题（如信用卡欺诈检测）。

本课程包括

• 150+ 小时往期 4 届完整录播课程（终身访问）
• 50 小时以上每期实时互动式编程课程
• 完整的实时 ML 系统源码（加密货币价格预测 / 欺诈检测系统）
• 真实生产级微服务架构实践（Kafka、Feature Store、Model Registry、Kubernetes）
• LLM（大语言模型）在端到端 ML 系统中的集成实践
• Docker + Kubernetes 部署与横向扩展
• Prometheus + Grafana 监控与模型质量评估
• Discord 实时社区（700+ ML 工程师）终身访问
• 项目选题指导与最终项目反馈
• 优秀学员可获得导师推荐与行业曝光机会

价格：$1200

教程语言：英文

教程字幕：中英字幕

课程要求：

• 具备基础编程经验（主要使用 Python，其他语言背景亦可）
• 了解机器学习基础概念，并至少训练过一个 ML 模型
• 愿意投入时间进行高强度工程实战

课程描述：

这是一个以“真实世界实时机器学习系统”为核心的高强度实战课程。你将亲手构建一个可运行、可扩展、可监控的实时 ML 系统，而不仅仅是停留在模型训练层面。课程采用 Feature–Training–Inference 统一架构设计思想，贯穿数据流、模型流与系统流，帮助你具备独立设计和落地实时 ML 系统的能力，真正迈入高级 ML 工程师与 ML 系统架构师行列。

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