دوره جامع MLOps با بیش از ۱۰ پروژه کامل از ابتدا تا انتها بر روی فلش 32GB

به دنیای MLOps خوش آمدید! این دوره جامع، یک راهنمای کامل برای تبدیل شدن به یک متخصص MLOps است. در این دوره، شما با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته، مهارت‌های لازم برای استقرار، مانیتورینگ، و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشینی را در محیط‌های واقعی، فرا خواهید گرفت. این دوره به‌صورت عملی و با بیش از ۱۰ پروژه جذاب از ابتدا تا انتها، شما را برای مواجهه با چالش‌های دنیای واقعی آماده می‌کند. توجه داشته باشید که این دوره روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود و به صورت دانلودی نیست.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره، یک سفر آموزشی فراگیر است که از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی‌های پیچیده MLOps را پوشش می‌دهد. در این دوره شما با موارد زیر آشنا خواهید شد:

• مفاهیم پایه MLOps: درک کاملی از چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشینی، اصول DevOps و اهمیت اتوماسیون در فرآیند MLOps.
• ابزارهای کلیدی MLOps: کار با Docker, Kubernetes, Kubeflow, MLflow, Jenkins, Git و CI/CD.
• مدیریت داده: تکنیک‌های مدیریت و پیش‌پردازش داده، استفاده از ابزارهایی مانند Apache Airflow برای ساخت خطوط داده (Data Pipelines).
• استقرار مدل: روش‌های استقرار مدل در محیط‌های مختلف، از جمله ابر (Cloud) و لبه (Edge)، با استفاده از Docker و Kubernetes.
• مانیتورینگ و لاگ‌گیری: پیاده‌سازی سیستم‌های مانیتورینگ برای نظارت بر عملکرد مدل‌ها، جمع‌آوری لاگ‌ها و شناسایی خطاها.
• اتوماسیون و CI/CD: پیاده‌سازی فرآیندهای CI/CD برای اتوماسیون ساخت، تست و استقرار مدل‌ها.
• مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی: استراتژی‌های مقیاس‌پذیری مدل‌ها و بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های عملیاتی.
• پروژه‌های عملی: انجام بیش از ۱۰ پروژه واقعی در حوزه‌های مختلف، از جمله پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و پیش‌بینی.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در این دوره، مزایای متعددی را برای شما به ارمغان می‌آورد:

• یادگیری عملی: تمرکز بر پروژه‌های عملی و یادگیری از طریق تجربه.
• آموزش گام‌به‌گام: پوشش کامل مفاهیم، از پایه‌های اولیه تا مباحث پیشرفته.
• آماده‌سازی برای بازار کار: کسب مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به بازار کار MLOps.
• پشتیبانی و راهنمایی: دسترسی به پشتیبانی و راهنمایی مدرسان مجرب.
• ارائه روی فلش مموری 32 گیگابایتی: دسترسی آسان و مطمئن به محتوای دوره بدون نیاز به دانلود.

پیش‌نیازها

برای شرکت در این دوره، شما به دانش و مهارت‌های زیر نیاز دارید:

• دانش پایه‌ای برنامه‌نویسی پایتون: آشنایی با مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های پرکاربرد مانند NumPy و Pandas.
• آشنایی با یادگیری ماشینی: درک مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشینی، از جمله مدل‌های رگرسیون، دسته‌بندی و ارزیابی مدل‌ها.
• آشنایی با گیت: آشنایی با گیت و نحوه استفاده از آن برای مدیریت نسخه کد.
• تمایل به یادگیری: اشتیاق به یادگیری و تلاش برای درک مفاهیم جدید.

سرفصل‌های دوره

در این دوره، شما با یادگیری این مهارت‌ها و انجام پروژه‌های عملی، به یک متخصص MLOps تبدیل خواهید شد و قادر خواهید بود مدل‌های یادگیری ماشینی را در محیط‌های واقعی استقرار دهید و مدیریت کنید. این دوره به صورت کامل و جامع بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود.