AWS به عنوان بزرگترین ارائه‌دهنده خدمات ابری در جهان، اکوسیستم گسترده و جامعی از ابزارها و سرویس‌ها را برای پشتیبانی از تمامی جنبه‌های چرخه حیات یادگیری ماشین فراهم می‌کند. از آماده‌سازی داده‌ها و آموزش مدل‌ها گرفته تا استقرار، پایش و مدیریت آن‌ها در مقیاس بزرگ، AWS راه‌حل‌های کارآمد و مقیاس‌پذیری را ارائه می‌دهد. ترکیب دانش MLOps با استفاده از سرویس‌های AWS، توانایی شما را در ساخت و اجرای سیستم‌های یادگیری ماشین قابل اعتماد، تکرارپذیر و خودکار به طور چشمگیری افزایش می‌دهد.

این دوره برای افراد زیر طراحی شده است:

• مهندسان یادگیری ماشین (ML Engineers): که به دنبال بهبود فرآیندهای استقرار و مدیریت مدل‌های خود هستند.
• دانشمندان داده (Data Scientists): که می‌خواهند مدل‌های خود را به صورت عملیاتی کرده و نتایج ملموس‌تری از تحقیقات خود به دست آورند.
• مهندسان DevOps: که علاقه‌مند به گسترش دانش خود در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند.
• معماران راه‌حل (Solution Architects): که به دنبال درک عمیق‌تر از معماری‌های MLOps در AWS هستند.
• علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: که می‌خواهند مهارت‌های عملی خود را در این حوزه ارتقا دهند.

این مجموعه آموزشی، شما را با مفاهیم کلیدی MLOps آشنا کرده و نحوه پیاده‌سازی عملی آن‌ها با استفاده از سرویس‌های متنوع AWS را آموزش می‌دهد. مباحث اصلی دوره شامل موارد زیر است:

فصل اول: مبانی MLOps و مقدمه‌ای بر AWS

• تعریف MLOps و اهمیت آن در پروژه‌های یادگیری ماشین.
• مقایسه MLOps با DevOps و تفاوت‌های کلیدی.
• مروری بر چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین (ML Lifecycle).
• آشنایی با سرویس‌های کلیدی AWS برای MLOps، از جمله:
  • Amazon SageMaker: یک سرویس مدیریت شده برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین.
  • Amazon EC2: برای پردازش و محاسبات.
  • Amazon S3: برای ذخیره‌سازی داده‌ها و مدل‌ها.
  • AWS Lambda: برای اجرای کد بدون سرور.
  • Amazon CloudWatch: برای پایش و ثبت وقایع.
  • AWS IAM: برای مدیریت دسترسی‌ها.
• تنظیم محیط توسعه و دسترسی به سرویس‌های AWS.

فصل دوم: آماده‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی در AWS

• استراتژی‌های جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها در AWS (S3).
• استفاده از AWS Glue برای پاکسازی و تبدیل داده‌ها.
• مفاهیم مهندسی ویژگی (Feature Engineering) و اهمیت آن.
• پیاده‌سازی خطوط لوله پردازش داده (Data Processing Pipelines) با استفاده از SageMaker Data Wrangler.
• مدیریت نسخه‌های داده (Data Versioning).

فصل سوم: آموزش مدل و مدیریت آزمایش‌ها

• انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل مختلف.
• آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از SageMaker Training.
• مدیریت هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning) با SageMaker.
• ردیابی و مدیریت آزمایش‌های آموزش مدل (Experiment Tracking) با SageMaker Experiments.
• مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning).
• استفاده از SageMaker Pipelines برای خودکارسازی فرآیند آموزش.

فصل چهارم: استقرار (Deployment) مدل‌های یادگیری ماشین

• انواع روش‌های استقرار مدل: Real-time Endpoints، Batch Transform، Serverless Inference.
• استقرار مدل‌ها به عنوان APIهای Real-time با SageMaker Endpoints.
• استفاده از SageMaker Batch Transform برای پردازش دسته‌ای.
• پیاده‌سازی inference بدون سرور با SageMaker Serverless Inference.
• استراتژی‌های استقرار: Canary Deployment، Blue/Green Deployment.
• مدیریت و مقیاس‌بندی Endpoints.

فصل پنجم: پایش (Monitoring) و بازآموزی (Retraining) مدل‌ها

• اهمیت پایش مدل‌های در حال اجرا.
• شناسایی مشکلات رایج مانند Data Drift و Model Drift.
• پیاده‌سازی پایش کیفیت داده و عملکرد مدل با SageMaker Model Monitor.
• تنظیم هشدارها (Alerts) برای انحرافات شناسایی شده.
• استراتژی‌های بازآموزی مدل‌ها.
• خودکارسازی فرآیند بازآموزی با استفاده از SageMaker Pipelines و CloudWatch Events.
• تکنیک‌های MLOps پیشرفته برای حفظ عملکرد مدل در طول زمان.

فصل ششم: خودکارسازی چرخه حیات MLOps با SageMaker Pipelines

• معرفی SageMaker Pipelines به عنوان یک سرویس جامع برای ارکستراسیون (Orchestration) گردش کار MLOps.
• طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله کامل یادگیری ماشین: از داده تا استقرار.
• ادغام SageMaker Pipelines با ابزارهای CI/CD (مانند AWS CodePipeline).
• خودکارسازی فرآیند آموزش، ارزیابی و استقرار مدل.
• مثال‌های عملی از پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های MLOps برای سناریوهای مختلف.

فصل هفتم: امنیت و انطباق در MLOps با AWS

• اصول امنیتی در AWS برای پروژه‌های ML.
• مدیریت دسترسی‌ها با AWS IAM.
• امنیت داده‌ها در S3 و SageMaker.
• رمزنگاری داده‌ها و مدل‌ها.
• ملاحظات مربوط به انطباق (Compliance) در پیاده‌سازی MLOps.

دریافت این دوره آموزشی ارزشمند بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی دارای مزایای منحصر به فردی است:

• دسترسی آفلاین و پایدار: دیگر نیازی به نگرانی در مورد سرعت اینترنت یا قطعی سرویس‌های دانلود نخواهید داشت. محتوای آموزشی همیشه در دسترس شماست.
• سهولت حمل و نقل: فلش مموری کوچک و سبک است و به شما این امکان را می‌دهد که محتوای آموزشی را به راحتی در هر مکانی با خود حمل کنید.
• فضای کافی: فلش مموری 32 گیگابایتی فضای کافی برای ذخیره‌سازی کلیه ویدئوها، کدها، فایل‌های داده و سایر منابع آموزشی را فراهم می‌کند.
• تجربه یادگیری بدون وقفه: با داشتن تمام محتوا به صورت فیزیکی، می‌توانید بدون وابستگی به شبکه، روند یادگیری خود را به طور مداوم ادامه دهید.
• محتوای به‌روز: اطمینان حاصل کنید که نسخه به‌روز شده دوره را در اختیار دارید که شامل آخرین مباحث و ابزارهای AWS در حوزه MLOps است.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، توصیه می‌شود که پیش‌نیازهای زیر را داشته باشید:

• آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین: درک اصول اولیه الگوریتم‌های یادگیری ماشین، ارزیابی مدل و مهندسی ویژگی.
• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Python: تسلط بر Python و کتابخانه‌های کلیدی مانند NumPy, Pandas, Scikit-learn.
• آشنایی با مفاهیم اولیه Cloud Computing: درک کلی از خدمات ابری و مزایای آن.
• آشنایی مقدماتی با AWS: درک مفاهیم پایه‌ای سرویس‌های AWS مانند EC2, S3, IAM مفید است، اما در این دوره نیز به صورت تکمیلی به آن‌ها پرداخته می‌شود.

دوره آموزش جامع MLOps با AWS، کلید ورود شما به دنیای حرفه‌ای استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس صنعتی است. این مجموعه آموزشی، با ارائه محتوای عمیق و کاربردی بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی، ابزاری قدرتمند در دستان شما برای ارتقای مهارت‌ها و پیشرفت شغلی در حوزه پرطرفدار هوش مصنوعی خواهد بود. همین امروز این دوره ارزشمند را دریافت کنید و گامی بلند در مسیر متخصص شدن در MLOps با AWS بردارید!