دوره “Build Production-Ready Machine Learning Systems on Google” یکی از کامل‌ترین منابع آموزشی برای مهندسین داده، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و متخصصان داده‌محور است که قصد دارند سیستم‌های یادگیری ماشین را در محیط‌های واقعی و مقیاس‌پذیر گوگل کلاد پیاده‌سازی کنند. این دوره در دسامبر ۲۰۲۴ منتشر شده و با تمرکز بر فناوری‌های مدرن، ابتدا مفاهیم پایه و سپس مفاهیم پیشرفته را پوشش می‌دهد.

از طریق مجموعه ویدئوها، آموزش‌های عملی و تمرین‌های گام‌به‌گام، فراگیران با بهترین روش‌ها و استانداردهای عملیاتی در گوگل کلاد آشنا می‌شوند. این دوره مناسب افرادی است که می‌خواهند مسیر یادگیری ماشین را از پژوهش آزمایشگاهی به محیط‌های تولیدی و واقعی انتقال دهند.

• طراحی و معماری سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
• استفاده از سرویس‌های Vertex AI و BigQuery ML
• پیاده‌سازی لوله‌های داده (Data Pipelines) با Dataflow و Apache Beam
• بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار و inferencing در محیط‌های توزیع‌شده
• مدیریت ورژن مدل و مانیتورینگ با ابزارهای AI Platform
• استقرار مدل‌ها و کانتینرسازی با Docker و Kubernetes
• مفاهیم MLOps و اتوماسیون CI/CD در پروژه‌های داده‌محور
• راهکارهای امنیتی و رعایت استانداردهای گوگل کلاد
• استفاده از APIها و SDKهای گوگل برای تعامل برنامه‌ها با مدل‌های یادگیری ماشین
• به‌کارگیری بهترین شیوه‌ها برای کاهش هزینه و افزایش کارایی

• کسب مهارت عملی در محیط عملیاتی گوگل کلاد
• آموزش گام‌به‌گام از طراحی تا استقرار و مانیتورینگ
• شبیه‌سازی پروژه‌های واقعی با داده‌های نمونه و سناریوهای صنعتی
• دسترسی به کد منبع و اسکریپت‌های کاربردی
• افزایش قابلیت اشتغال در پروژه‌های MLOps و کلاد
• گواهی معتبر Udemy پس از اتمام دوره

• دانش پایه‌ای از Python و کتابخانه‌های داده‌پردازی مانند Pandas
• آشنایی ابتدایی با مفاهیم یادگیری ماشین و مدل‌های رایج
• درک اولیه از مفاهیم کلاد کامپیوتینگ و سرویس‌های ابری
• تجربه کار با خط فرمان (Terminal) و ابزارهای Git
• میل به یادگیری و پیگیری منظم تمرین‌های عملی

• بخش ۱: مقدمه و معماری کلاد

  آشنایی با سرویس‌های اصلی GCP، پروژه‌ها، IAM و طراحی لایه‌بندی زیرساخت.

• بخش ۲: آماده‌سازی داده‌ها

  استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) با استفاده از Dataflow و BigQuery.

• بخش ۳: ساخت و آموزش مدل‌ها

  پیاده‌سازی مدل‌های ساده تا پیچیده با TensorFlow و scikit-learn در محیط ابری.

• بخش ۴: سرویس‌دهی به مدل‌ها

  استقرار مدل با Vertex AI، مدیریت نسخه و راه‌اندازی Endpoints.

• بخش ۵: کانتینرسازی و اورکستریشن

  استفاده از Docker، Kubernetes Engine و Helm برای اجرای مقیاس‌پذیر.

• بخش ۶: مانیتورینگ و لاگ‌گذاری

  تنظیم Alert، Logging و Dashboardهای Monitoring در Stackdriver.

• بخش ۷: اتوماسیون CI/CD

  راه‌اندازی پایتون‌های تست خودکار و Pipelineهای انتشار با Cloud Build.

• بخش ۸: امنیت و بهینه‌سازی هزینه

  اعمال سیاست‌های امنیتی، مدیریت هزینه و بهینه‌سازی ماشین‌های مجازی.

این دوره با تمرکز بر پروژه‌های عملی، سه مثال کلیدی را پوشش می‌دهد که فراگیران حین آموزش پیاده‌سازی می‌کنند:

• تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی:
  با استفاده از داده‌های BigQuery و مدل‌های طبقه‌بندی، سیستمی برای شناسایی الگوهای مشکوک پیاده‌سازی می‌شود.
• پیش‌بینی تقاضای محصول:
  با بهره‌گیری از سری‌های زمانی و مدل‌های RNN در TensorFlow، پیش‌بینی میزان فروش ماهیانه طراحی و استقرار می‌گردد.
• سامانه توصیه‌گر ویدئو:
  با مدلسازی Collaborative Filtering و استقرار میکروسرویس در GKE، یک API توصیه‌گر برای پخش محتوا ایجاد می‌شود.

در انتهای این دوره شما نه‌تنها با ابزارهای متنوع گوگل کلاد آشنا می‌شوید، بلکه توانایی طراحی، پیاده‌سازی و نگهداری کامل یک سیستم یادگیری ماشین آماده تولید را خواهید داشت. تأکید بر MLOps، امنیت، مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی هزینه، شانس موفقیت شما را در پروژه‌های واقعی افزایش می‌دهد.

برای دانلود رایگان این دوره کافی است بر لینک مربوطه کلیک کنید و با استفاده از حساب کاربری Udemy خود ثبت‌نام نمایید. شروع یادگیری هرگز آسان‌تر از این نبوده است!