AI Cloud Computing: Advanced Guide to Cloud AI | Build 12 Scalable Solutions | MLOps & DevOps Projects
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- Foundations of AI Cloud Architecture: Understand how cloud platforms empower scalable AI development with tools like TensorFlow, PyTorch, Docker, and Kubernetes.
- MLOps and DevOps Integration: Learn to streamline model lifecycle management with CI/CD pipelines, version control, automated retraining, and continuous monitoring.
- Infrastructure as Code for AI: Master Terraform, AWS CloudFormation, and other IaC tools to provision and automate high-performance cloud environments.
- 12 Fully Built Cloud AI Projects: From fraud detection and predictive maintenance to generative models and AI-powered chatbots—step-by-step solutions with real-world relevance.
- Advanced Deployment Tactics: Explore serverless AI, containerized deployments, microservices, load balancing, and real-time inference.
- Cost Optimization and Security: Implement cloud-native strategies for reducing costs, securing sensitive AI workloads, and maintaining compliance with standards like GDPR and HIPAA.
- Ethical AI and Bias Mitigation: Discover how to build fair, accountable, and responsible AI models in the cloud era.
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