معرفی جامع دوره

این دوره آموزشی بر پایه آخرین دستاوردهای سال 2024 در زمینه مهندسی یادگیری ماشین وDevOps طراحی شده است. تمرکز اصلی بر انتقال دانش نظری به مهارت‌های عملی در استقرار مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین است. شما گام به گام با چرخه حیات یک مدل یادگیری ماشین، از توسعه تا پیاده‌سازی نهایی در محیط عملیاتی، آشنا خواهید شد. محتوای این دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود که دسترسی آسان و امکان مطالعه در هر زمان و مکانی را فراهم می‌آورد.

چرا این دوره؟

• آموزش عملی و کاربردی: تمرکز بر مهارت‌های قابل اجرا در پروژه‌های واقعی.
• ابزارهای پیشرفته: تسلط بر FastAPI برای ساخت APIهای سریع و Docker برای کانتینرسازی.
• محتوای به‌روز 2024: آشنایی با آخرین استانداردها و بهترین روش‌ها.
• توسعه سریع: افزایش بهره‌وری در فرآیند استقرار مدل.
• ارائه فیزیکی: محتوای دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی برای دسترسی آسان.
• پشتیبانی از پروژه‌های پیچیده: یادگیری تکنیک‌های لازم برای مدیریت مدل‌های بزرگ و پیچیده.

آنچه خواهید آموخت

در این دوره، شما مهارت‌های کلیدی لازم برای موفقیت در زمینه استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را کسب خواهید کرد:

• مبانی FastAPI:
  • آشنایی با FastAPI و مزایای آن نسبت به فریم‌ورک‌های دیگر.
  • ساخت APIهای RESTful سریع و کارآمد برای مدل‌های یادگیری ماشین.
  • مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها، اعتبارسنجی داده‌ها و سریال‌سازی.
  • پیاده‌سازی احراز هویت و مدیریت خطا در API.
  • مثال عملی: ساخت یک API برای پیش‌بینی قیمت مسکن با استفاده از مدل رگرسیون.
• کانتینرسازی با Docker:
  • مفاهیم کانتینر و Docker.
  • نوشتن Dockerfile برای اپلیکیشن‌های Python و FastAPI.
  • ساخت Image و اجرای Container.
  • مدیریت Volumeها و Networkها در Docker.
  • مثال عملی: کانتینرسازی اپلیکیشن FastAPI پیش‌بینی قیمت مسکن.
• اتصال FastAPI و Docker:
  • نحوه ترکیب FastAPI و Docker برای ایجاد یک محیط استقرار آماده.
  • اجرای API در یک کانتینر Docker.
  • مثال عملی: اجرای API پیش‌بینی قیمت مسکن با استفاده از Docker Compose.
• بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری:
  • تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد API.
  • مفاهیم مقیاس‌پذیری افقی و عمودی.
  • معرفی ابزارهای کمکی برای مدیریت و مانیتورینگ.
• استقرار واقعی (Conceptual Overview):
  • آشنایی با مفاهیم استقرار در سرویس‌های ابری (مانند AWS, GCP, Azure).
  • مقدمه‌ای بر Kubernetes برای ارکستراسیون کانتینرها.
  • نکته: تمرکز اصلی دوره بر بخش FastAPI و Docker است، و استقرار ابری به عنوان یک گام بعدی معرفی می‌شود.

پیش‌نیازها

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، دانش و تجربه اولیه در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Python.
• درک اولیه از مفاهیم یادگیری ماشین و چرخه حیات مدل.
• آشنایی ابتدایی با مفاهیم وب و APIها (اختیاری، اما مفید).
• آشنایی با خط فرمان (Command Line Interface) (اختیاری، اما مفید).

ساختار محتوای دوره

محتوای دوره به صورت سازمان‌یافته و گام به گام ارائه شده است تا یادگیری را تسهیل کند:

• فصل 1: مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و نقش FastAPI
• فصل 2: ساخت APIهای سریع و کارآمد با FastAPI (شامل پروژه‌های عملی)
• فصل 3: مبانی Docker و کانتینرسازی اپلیکیشن‌های Python
• فصل 4: بسته‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین در کانتینرهای Docker
• فصل 5: ایجاد یک Pipeline کامل: FastAPI + Docker برای استقرار مدل
• فصل 6: تکنیک‌های پیشرفته: بهینه‌سازی، تست و عیب‌یابی
• فصل 7: نگاهی به آینده: مفاهیم مقیاس‌پذیری و استقرارهای پیشرفته

مزایای ویژه دریافت دوره بر روی فلش مموری

با دریافت این دوره آموزشی ارزشمند بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی، شما از مزایای منحصر به فردی بهره‌مند خواهید شد:

• دسترسی آفلاین و همیشگی: بدون نیاز به اینترنت، محتوای آموزشی در اختیار شماست.
• حجم بالا و کیفیت عالی: تمامی ویدئوها، کدها و فایل‌های جانبی با کیفیت بالا ارائه شده‌اند.
• قابلیت حمل آسان: به راحتی فلش مموری را همراه خود داشته باشید و در هر دستگاهی از آن استفاده کنید.
• صرفه‌جویی در زمان دانلود: نیازی به صرف زمان و پهنای باند برای دانلود حجم زیادی از اطلاعات نیست.
• امنیت و اطمینان: محتوای آموزشی با اطمینان و کیفیت بالا در اختیار شما قرار می‌گیرد.

نتیجه‌گیری

دوره “2024: استقرار مدل یادگیری ماشین در محیط عملیاتی با FastAPI و Docker” ابزارها و دانش لازم را برای تبدیل مدل‌های یادگیری ماشین شما از مرحله تحقیق و توسعه به یک محصول عملیاتی موفق فراهم می‌آورد. با یادگیری این مهارت‌های حیاتی، در بازار کار رقابتی امروز، جایگاه ویژه‌ای کسب خواهید کرد و قادر خواهید بود پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را با اطمینان و کارایی بالا به مرحله اجرا برسانید.