Všeobecné informácie
Predmet sa zameriava na princípy vývoja, testovania, nasadzovania a prevádzky softvérových aplikácií umelej inteligencie s dôrazom na kontinuálnu integráciu a nasadzovanie (CI/CD). Študenti sa oboznámia so základmi architektúr UI aplikácií, správou zdrojového kódu pomocou Git, tvorbou CI/CD pipeline v nástrojoch ako Jenkins či CircleCI, monitorovaním procesov strojového učenia (napr. MLflow), testovaním UI aplikácií, kontajnerizáciou pomocou Dockeru a automatizovanou konfiguráciou a nasadením aplikácií v cloudovom prostredí. Po absolvovaní predmetu bude študent schopný navrhovať, implementovať a nasadzovať moderné UI aplikácie v automatizovanom a škálovateľnom prostredí.
Hodnotenie
- 60 bodov samostatné zadanie
- 40 bodov test
Prednášky
| Týždeň | Popis | Odkazy/poznámky |
|---|
| 1. | Úvod do integrovaného vývoja, testovania a nasadzovania aplikácií UI |
stiahnuť PDF |
| 2. | Vývojové prostredie 1 - správa závislostí a prostredí |
stiahnuť PDF |
| 3. | Vývojové prostredie 2 - reproduktovateľné procesy analýzy dát |
stiahnuť PDF |
| 4. | Príprava produkčného kódu |
stiahnuť PDF |
| 5. | Rozhranie webovej služby |
stiahnuť PDF |
| 6. | |
|
Zadanie
Časť I - Predspracovanie, modelovanie a vyhodnotenie prediktívnych modelov na zvolenej dátovej množine
- Dáta s číselnými a kategorickými atribútmi
- Ošetrenie chýbajúcich hodnôt
- Výber relevantných atribútov
- Viacero otestovaných modelov (logistická regresia, kNN, neurónové siete, rozhodovacie stromy)
- Optimalizovanie nastavení na validačnej množine, alebo krížovou validáciou
- Finálne testovanie na testovacej množine (vypočítané základné metriky – správnosť, presnosť, návratnosť, krivka presnosť/návratnosť)
Výstup: notebooky a dáta
Časť II - Príprava produkčného kódu
- Konfigurácia projektu pre pyproject
- Replikovateľný skript pre učenie pipeline výsledného modelu
- Ukladanie a načítanie pipeline zo súboru
- Aspoň jeden besstavový a jeden stavový dátový procesor (bezstavový neuchováva žiadne štatistiky odhadnuté na dátach)
- Jednotkové testy pre procesory a výslednú pipeline
Výstup: projekt
Časť III - Webová služba
- Implementácia webovej služby pre predikciu (FastAPI)
- Dátový model pre vstupné a výstupné správy (Pydantic)
- Integračné testy pre volania webovej služby
Výstup: projekt s webovou službou