دوره آنلاین “AI Infrastructure and Operations Fundamentals” که در پلتفرم Coursera ارائه شده، به بررسی اصول پایه‌ای پیاده‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های مورد نیاز برای پروژه‌های هوش مصنوعی می‌پردازد. این دوره در ترم بهار 2025 توسط اساتید برجسته در حوزه علوم داده و مهندسی زیرساخت ابری تدریس می‌شود و مناسب کسانی است که قصد دارند راهکارهای مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد برای مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق طراحی کنند.

در این دوره با ابزارها و سرویس‌های محبوب ابر مانند AWS, GCP و Azure آشنا شده و شیوه‌های اتوماسیون عملیات، مانیتورینگ و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های ML را یاد می‌گیرید. در نهایت، با بررسی مطالعات موردی واقعی، مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی زیرساخت در پروژه‌های شرکتی و تحقیقاتی را کسب خواهید کرد.

پس از پایان این دوره، دانشجو قادر خواهد بود:

• درک معماری‌های ابری و اپلیکیشن‌های توزیع‌شده برای هوش مصنوعی.
• راه‌اندازی و مدیریت کلاسترهای GPU و CPU برای آموزش مدل‌ها.
• استفاده از ابزارهای کانتینرسازی (Docker, Kubernetes) برای استقرار سرویس‌های ML.
• پیاده‌سازی اتوماسیون CI/CD جهت به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها.
• مانیتورینگ کارایی و هزینه زیرساخت با سرویس‌های ابری.
• بهینه‌سازی Pipelineهای داده‌ای و مدل‌های یادگیری عمیق.
• تضمین امنیت و مدیریت دسترسی (IAM) در پروژه‌های AI.
• مطالعه و تحلیل مطالعات موردی موفق در صنایع مختلف.

این دوره با تمرکز بر تجربه عملی و ابزارهای روز دنیای ابری، مزایای زیر را برای شرکت‌کنندگان به همراه دارد:

• به‌دست آوردن گواهی معتبر Coursera پس از اتمام پروژه‌ها.
• افزایش توانمندی در DevOps و MLOps تخصصی.
• آشنایی کامل با سرویس‌های مقیاس‌پذیر ابری و کاهش هزینه‌های عملیاتی.
• موقعیت بهتر در بازار کار به‌عنوان مهندس زیرساخت AI.
• دسترسی رایگان به ویدیوها، منابع آموزشی و انجمن تخصصی.
• پروژه نهایی عملی برای ساخت یک پلتفرم هوش مصنوعی کامل.

برای شرکت در این دوره، آشنایی اولیه با موارد زیر توصیه می‌شود:

• مبانی برنامه‌نویسی پایتون و کار با کتابخانه‌های NumPy و Pandas.
• مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی.
• آشنایی مقدماتی با سیستم‌های ابری (AWS/GCP/Azure).
• درک مقدماتی از لینوکس و خط فرمان (CLI).
• آشنایی با کانتینرسازی (Docker) امتیاز محسوب می‌شود.

• بخش 1: مقدمه بر زیرساخت هوش مصنوعی – تعریف نیازمندی‌ها و معماری‌های مرسوم.
• بخش 2: مبانی ابری – راه‌اندازی حساب کاربری، VPC، و مدیریت منابع.
• بخش 3: کانتینرسازی و ارکستریشن – Docker, Kubernetes و Helm Charts.
• بخش 4: GPU و TPU – ایجاد کلاستر، تنظیم درایورها و بهینه‌سازی عملکرد.
• بخش 5: CI/CD برای مدل‌های ML – Jenkins، GitHub Actions و GitLab CI.
• بخش 6: مانیتورینگ و لاگ‌برداری – Prometheus, Grafana و ELK Stack.
• بخش 7: امنیت و دسترسی – IAM، نقش‌ها، رمزنگاری و کلیدهای مدیریت شده.
• بخش 8: پروژه نهایی – استقرار یک سرویس هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر در محیط ابری.

یکی از تمرین‌های کلیدی دوره، راه‌اندازی یک API پیش‌بینی تصویر است که شامل مراحل زیر می‌شود:

• آموزش مدل CNN بر پایه دیتاست CIFAR-10 در کلاستر GPU.
• کانتینرسازی مدل و ساخت Docker Image سفارشی.
• استقرار بر روی Kubernetes و تنظیم Autoscaling.
• پیکربندی مانیتورینگ با Prometheus و ارسال لاگ‌ها به Grafana.

مثال دیگر، اتوماسیون Pipeline پردازش داده با استفاده از GitHub Actions و Airflow است. در این پروژه، داده‌ها به صورت منظم استخراج، پاک‌سازی و آماده‌سازی شده و سپس مدل‌های ML به‌روز می‌شوند.

برای دریافت رایگان دوره:

• وارد حساب کاربری Coursera شوید یا ثبت‌نام کنید.
• در بخش “Free Courses” عنوان دوره “AI Infrastructure and Operations Fundamentals” را جستجو کنید.
• گزینه Full Course, No Certificate را انتخاب نمایید تا بدون پرداخت هزینه به تمامی ویدیوها و منابع دسترسی پیدا کنید.
• در صورتی که نیاز به گواهینامه دارید، می‌توانید از دوره‌های بورسیه یا تخفیف‌های دوره‌ای استفاده کنید.

با دنبال کردن آموزش‌ها و نمونه‌کدهای ارائه شده، می‌توانید بی‌نیاز از نصب محلی نرم‌افزارهای سنگین، پروژه‌های هوش مصنوعی خود را در محیط ابری پیاده‌سازی و اجرا کنید.