معرفی دوره

بوت‌کمپ آموزشی MLOps with AWS، یک دوره فشرده و کاربردی است که با هدف ورود شما به دنیای مدیریت و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی روی بستر آمازون وب سرویس طراحی شده است. در این دوره از مباحث پایه‌ای مانند اصول معماری ابری و معرفی سرویس‌های کلیدی AWS آغاز می‌کنیم و تا مراحل پیشرفته شامل اتوماتیک‌سازی چرخهٔ حیات مدل‌ها و مانیتورینگ هوشمند ادامه می‌دهیم.

فرمت دوره شامل ویدئوهای آموزشی، تمرین‌های عملی، مستندات گام‌به‌گام و پروژه‌های واقعی است تا پس از پایان دوره، بتوانید پروژه‌های MLOps را از صفر تا قهرمانی پیاده‌سازی کنید.

آنچه فراگیران خواهند آموخت

• شناخت سرویس‌های کلیدی AWS برای توسعه و استقرار مدل‌های ML
• طراحی و پیاده‌سازی CI/CD اختصاصی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• استفاده از Amazon SageMaker برای آموزش و استنتاج مدل
• اتوماسیون داده‌ها با AWS Glue و S3
• مدیریت پکیجینگ مدل با Docker و ECR
• نظارت بر عملکرد مدل‌ها با Amazon CloudWatch و X-Ray
• استقرار مدل در سرورلس با Lambda و API Gateway
• بهینه‌سازی هزینه و امنیت در پروژه‌های MLOps

مزایای دوره

• فراگیری تکنیک‌های پیشرفته MLOps در محیط واقعی AWS
• تمرین‌های عملی و پروژه‌های پایان دوره با داده‌های واقعی
• مستندات کامل به زبان فارسی برای پیاده‌سازی هر مرحله
• راهنمایی و پشتیبانی تشکیل گروه پرسش و پاسخ آنلاین
• دسترسی مادام‌العمر به محتوای دوره و به‌روزرسانی‌های آتی
• گواهی پایان دوره معتبر برای ارائه به کارفرما یا رزومه

پیش‌نیازها

• آشنایی اولیه با مبانی Python و کتابخانه‌های ML مانند scikit-learn
• درک مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین و مدل‌سازی آماری
• آشنایی مختصر با مفاهیم Cloud Computing
• داشتن یک حساب کاربری AWS و سطح دسترسی مناسب
• آشنایی کلی با دستورهای خط فرمان و Git

سرفصل‌های دوره

• بخش ۱: مقدمه بر MLOps و معماری ابری AWS
• بخش ۲: آماده‌سازی محیط توسعه و حساب AWS
• بخش ۳: آموزش مدل‌ها با Amazon SageMaker
• بخش ۴: کانتینری کردن مدل با Docker و انتشار در ECR
• بخش ۵: پیاده‌سازی CI/CD برای مدل‌ها با CodePipeline و CodeBuild
• بخش ۶: استقرار سرورلس و ایجاد API با Lambda
• بخش ۷: نظارت، لاگینگ و امنیت با CloudWatch و IAM
• بخش ۸: پروژه نهایی: ساخت یک خط لوله کامل MLOps

مثال‌ها و کارگاه‌های عملی

در هر بخش با مثال‌های عملی و سناریوهای عینی روبه‌رو می‌شوید. برای نمونه:

• پیاده‌سازی یک سیستم شناسایی تصاویر با SageMaker و استقرار آن به‌صورت microservice
• اتوماتیک‌سازی آموزش مدل بر اساس داده‌های جدید ذخیره‌شده در S3
• ایجاد داشبورد سلامت مدل با CloudWatch Metrics و Alarms
• بهبود زمان استنتاج مدل با استفاده از Auto Scaling در Lambda

چرا این دوره؟

اگر به دنبال ورود حرفه‌ای به دنیای هوش مصنوعی و مدیریت چرخه حیات مدل‌ها هستید، این بوت‌کمپ با تمرکز بر AWS و آخرین متدهای MLOps، دقیقاً ابزارها و مهارت‌هایی را در اختیار شما می‌گذارد که در بازار کار امروز نیاز است. پس از اتمام دوره قادر خواهید بود از طراحی اولیه مدل تا استقرار و نگهداری آن را به‌صورت خودکار و مقیاس‌پذیر مدیریت کنید و به عنوان یک متخصص MLOps در پروژه‌های واقعی ایفای نقش نمایید.