امروزه، ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین تنها بخشی از معادله است. ارزش واقعی این مدل‌ها زمانی آشکار می‌شود که بتوانند در محیط‌های عملیاتی (Production) به کاربران نهایی خدمت‌رسانی کنند. این فرآیند، که اغلب به آن MLOps گفته می‌شود، شامل چالش‌های فنی و عملیاتی متعددی است. دوره “استقرار مدل یادگیری ماشین عملیاتی با AWS و React” به شما کمک می‌کند تا این شکاف را پر کرده و مدل‌های خود را از مرحله توسعه به مرحله عملیاتی در مقیاس بالا منتقل کنید. با رویکردی کاملاً عملی، این دوره گام به گام شما را با ابزارها و تکنیک‌های مورد نیاز برای پیاده‌سازی یک راهکار کامل ماشین لرنینگ آشنا می‌سازد: از آماده‌سازی مدل در بک‌اند تا ساخت یک رابط کاربری زیبا و تعاملی با React و استقرار همه چیز بر بستر قدرتمند آمازون وب سرویسز (AWS).

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان حوزه فناوری اطلاعات و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین طراحی شده است. اگر در یکی از دسته‌های زیر قرار می‌گیرید، این دوره می‌تواند جهش بزرگی در مسیر حرفه‌ای شما ایجاد کند:

• مهندسین یادگیری ماشین (ML Engineers) و دانشمندان داده (Data Scientists) که به دنبال استقرار مدل‌های خود در محیط واقعی و عملیاتی هستند.
• توسعه‌دهندگان بک‌اند (Backend Developers) که می‌خواهند قابلیت‌های یادگیری ماشین را به برنامه‌های کاربردی خود اضافه کنند و آن‌ها را در مقیاس بزرگ ارائه دهند.
• توسعه‌دهندگان فول‌استک (Full-stack Developers) که علاقه‌مند به کار با سرویس‌های ابری و مفاهیم MLOps از انتها به انتها (End-to-End) هستند.
• دانشجویان و پژوهشگرانی که می‌خواهند دانش تئوری خود را به مهارت‌های عملی و قابل پیاده‌سازی در پروژه‌های واقعی تبدیل کنند.

در پایان این دوره جامع و عملی، شما قادر خواهید بود مهارت‌های کلیدی و بسیار کاربردی زیر را کسب کنید:

• مدل‌های یادگیری ماشین را برای استقرار عملیاتی آماده‌سازی کنید، شامل سریال‌سازی و بسته‌بندی مناسب.
• از داکر (Docker) برای کانتینرسازی مدل‌ها و برنامه‌های مرتبط استفاده کنید تا از سازگاری و قابلیت حمل در محیط‌های مختلف اطمینان حاصل شود.
• یک API RESTful قدرتمند با استفاده از فریم‌ورک‌هایی مانند Flask یا FastAPI برای خدمت‌دهی به مدل خود توسعه دهید.
• با سرویس‌های کلیدی AWS نظیر EC2، S3 و API Gateway برای استقرار، ذخیره‌سازی و مدیریت مدل‌ها در محیط ابری کار کنید.
• یک رابط کاربری تعاملی و واکنش‌گرا با React بسازید که به صورت پویا با API مدل یادگیری ماشین شما تعامل داشته باشد.
• مدل‌های خود را در محیط ابری مستقر کرده و از طریق اینترنت در دسترس قرار دهید تا کاربران نهایی بتوانند از آن‌ها بهره‌مند شوند.
• مفاهیم پایه CI/CD (یکپارچه‌سازی و استقرار پیوسته) را برای به‌روزرسانی آسان و کارآمد مدل‌ها در محیط عملیاتی درک کنید.
• با چالش‌های رایج در مقیاس‌پذیری، مانیتورینگ و عیب‌یابی مدل‌های عملیاتی آشنا شوید.

برای بهره‌مندی حداکثری از محتوای این دوره و تسلط بر مطالب آن، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی خوب با زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های اصلی یادگیری ماشین (مانند Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• درک اولیه از مفاهیم یادگیری ماشین (مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، آموزش و ارزیابی مدل).
• دانش پایه وب‌سایت‌سازی (HTML، CSS، و JavaScript) و آشنایی با مفاهیم پایه‌ای React.
• آشنایی با خط فرمان (Command Line) و مفاهیم گیت (Git) برای مدیریت کد.
• (اختیاری اما مفید) آشنایی اولیه با مفاهیم رایانش ابری و سرویس‌های AWS.

این دوره به دقت طراحی شده و شامل سرفصل‌های جامع زیر است که شما را قدم به قدم از ایده تا استقرار کامل یک سیستم یادگیری ماشین همراهی می‌کند:

• بخش ۱: مقدمه‌ای بر MLOps و چرخه عمر مدل
  • چرا استقرار مدل حیاتی است و چه چالش‌هایی دارد؟
  • مفاهیم اصلی MLOps و تفاوت آن با DevOps سنتی.
  • چرخه عمر کامل یک مدل یادگیری ماشین در محیط عملیاتی.
  • ابزارها و فناوری‌های رایج در اکوسیستم MLOps.
• بخش ۲: آماده‌سازی مدل برای استقرار
  • ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده با فرمت‌های مختلف (Pickle, Joblib, HDF5).
  • ساخت یک API ساده و کارآمد با Flask یا FastAPI برای خدمت‌دهی به مدل.
  • اعتبارسنجی ورودی و خروجی مدل و مدیریت خطاهای پیش‌بینی.
• بخش ۳: کانتینرسازی با Docker
  • مقدمه‌ای بر Docker، کانتینرها و مزایای آن‌ها در MLOps.
  • نوشتن Dockerfile برای برنامه ML شما و بهینه‌سازی حجم تصویر.
  • اجرای کانتینرها به صورت محلی و بررسی عملکرد آن‌ها.
  • مدیریت تصاویر Docker و کار با رجیستری‌های کانتینر.
• بخش ۴: استقرار مدل بر روی AWS EC2
  • مقدمه‌ای بر AWS و سرویس‌های کلیدی آن، با تمرکز بر EC2.
  • راه‌اندازی یک نمونه (Instance) EC2 و پیکربندی اولیه سیستم عامل.
  • استقرار کانتینر Docker مدل شما بر روی EC2 و اجرای آن.
  • تنظیم امنیت شبکه با استفاده از گروه‌های امنیتی (Security Groups).
• بخش ۵: استفاده از AWS API Gateway و Lambda (برای Microservices)
  • مفاهیم Serverless و AWS Lambda برای اجرای کدهای بدون سرور.
  • طراحی و پیاده‌سازی API با API Gateway برای مدیریت درخواست‌ها.
  • فراخوانی مدل‌های سبک‌تر یا منطق پیش‌پردازش با Lambda.
  • یکپارچه‌سازی Lambda با سایر سرویس‌های AWS برای ایجاد جریان‌های کاری پیچیده.
• بخش ۶: ذخیره‌سازی داده‌ها و مدل‌ها با AWS S3
  • مقدمه‌ای بر S3، فضای ذخیره‌سازی اشیاء و کاربردهای آن در ML.
  • ذخیره‌سازی و بازیابی فایل‌های مدل، داده‌های آموزش و نتایج.
  • مدیریت دسترسی با سیاست‌های سطل S3 (Bucket Policies).
• بخش ۷: ساخت رابط کاربری با React
  • مقدمه‌ای بر React، اجزای آن و مزایای استفاده از آن در پروژه‌های ML.
  • تنظیم محیط توسعه React و شروع یک پروژه جدید.
  • ساخت کامپوننت‌ها، مدیریت وضعیت و استفاده از هوک‌ها (Hooks).
  • طراحی فرم‌ها و رابط‌های کاربری تعاملی برای دریافت ورودی از کاربر.
• بخش ۸: اتصال React به API مدل
  • فراخوانی API مدل از طریق برنامه React (با استفاده از Axios یا Fetch API).
  • نمایش نتایج پیش‌بینی در رابط کاربری به صورت پویا و جذاب.
  • مدیریت خطاهای API، وضعیت‌های بارگذاری و بازخورد به کاربر.
  • استقرار نهایی برنامه React بر روی AWS S3/CloudFront برای دسترسی عمومی.
• بخش ۹: به‌روزرسانی و مانیتورینگ مدل در عملیات
  • مفاهیم CI/CD برای به‌روزرسانی خودکار و مداوم مدل‌ها.
  • مانیتورینگ عملکرد مدل و API در محیط عملیاتی با ابزارهای AWS.
  • بررسی Logها و استفاده از ابزارهای اشکال‌زدایی برای حفظ سلامت سیستم.

کسب مهارت در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به معنای برداشتن گام بزرگی در مسیر تبدیل شدن به یک مهندس ML کامل است. این دوره به شما کمک می‌کند تا:

• فراتر از آموزش مدل بروید و ارزش واقعی از داده‌ها استخراج کنید و آن‌ها را به محصولی قابل استفاده تبدیل کنید.
• رزومه خود را با مهارت‌های عملی و بسیار مورد تقاضا در بازار کار امروز تقویت کنید.
• پروژه‌های شخصی و ایده‌های خود را به محصولاتی قابل استفاده و مقیاس‌پذیر تبدیل نمایید.
• درک عمیقی از معماری سیستم‌های مبتنی بر ML و نحوه تعامل اجزای مختلف آن‌ها با یکدیگر پیدا کنید.
• به‌طور مستقل، راهکارهای جامع هوش مصنوعی را از مرحله ایده تا پیاده‌سازی نهایی و استقرار در محیط عملیاتی اجرا کنید.

توجه بسیار مهم: دسترسی به محتوای این دوره به صورت فیزیکی و با بالاترین کیفیت ارائه می‌شود. این دوره به طور کامل بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی اصلی و با کیفیت بالا عرضه می‌گردد و محتوای آن به هیچ عنوان دانلودی نیست. این روش برای اطمینان از دسترسی پایدار و بدون نیاز به اینترنت پرسرعت به تمامی محتوای دوره، شامل ویدئوها، کدهای مثال، اسلایدها و منابع جانبی، در هر زمان و مکانی که شما ترجیح می‌دهید، طراحی شده است. بدین ترتیب، می‌توانید با خیالی آسوده و بدون نگرانی از محدودیت‌های اینترنت، به یادگیری عمیق و کاربردی بپردازید.

با شرکت در این دوره، شما نه تنها با تئوری‌های استقرار مدل آشنا می‌شوید، بلکه با چالش‌های واقعی مواجه شده و راه‌حل‌های عملی را پیاده‌سازی خواهید کرد. این یک فرصت بی‌نظیر برای ارتقاء مهارت‌های شما و ورود قدرتمند به دنیای مهندسی یادگیری ماشین عملیاتی است. آماده باشید تا مدل‌های خود را از مرحله آزمایشگاهی به دنیای واقعی بیاورید و تأثیر واقعی آن‌ها را مشاهده کنید!