К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Optimize AI: Build Fast Efficient Pipelines · LearnSpace
Назад в каталог
courseraПрограммирование

Optimize AI: Build Fast Efficient Pipelines

Курс от Coursera
Средний≈ 2.2 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

In this short, hands-on course, you’ll learn how to build fast, efficient AI training and inference pipelines by optimizing both data loading and computational graphs. You’ll start by creating parallel, high-throughput data pipelines that keep GPUs consistently busy and reduce training bottlenecks. Then you’ll analyze a model’s computational graph to identify and remove redundant operations that slow execution. Through focused lesson videos, practical labs, and guided coach activities, you’ll re-export a streamlined model and validate real latency improvements. By the end, you’ll be able to diagnose performance issues, streamline pipelines, and apply optimization techniques that make AI systems faster, more reliable, and more cost-efficient.

Навыки, которые вы освоите

Model OptimizationData PipelinesDataflowGraph TheoryData Flow Diagrams (DFDs)Verification And ValidationAI WorkflowsPerformance TestingMLOps (Machine Learning Operations)Data ManipulationModel Training

Программа курса

1 модулей · 13 учебных материалов

01Optimize AI: Build Fast Efficient Pipelines13 материалов

Build High-Throughput Data Pipelines

Getting Ready: What Does “Efficiency” Mean in AI Pipelines?DIALOGUEIntroduction and WelcomeВидеоWhy Data Pipelines Determine Training SpeedВидеоParallel Data Loading: Map, Cache, Batch, Prefetch ExplainedЧтение

Учитесь у экспертов

Professionals in the Industry

ansrsource instructors

Optimize AI: Build Fast Efficient Pipelines
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 2.2 ч

1 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Итальянский, Бразильский португальский, Корейский, Немецкий, Пушту, Испанский, Дари, Японский

Часть программы вашего университета
Walkthrough: Composing an Efficient tf.data PipelineВидео
Hands-On Activity: Build and Test a High-Throughput Data PipelineЗадание
Explain Pipeline Efficiency to Teammates DIALOGUE

Analyze & Prune Model Computational Graphs

Understanding Model Pruning and Re-export for Efficient PipelinesВидеоInside a Model’s Computational Graph: Finding WasteЧтениеHands-On Activity: Reduce Model Latency by Pruning Redundant OpsЗаданиеReflecting on Graph Efficiency & Latency Trade-offsDIALOGUECongratulations and Continuous Learning JourneyВидеоGraded Quiz: Optimize AI: Build Fast Efficient PipelinesЗадание