MLOps پلی بین علم داده و مهندسی نرم‌افزار است. با استفاده از MLOps، تیم‌های علم داده می‌توانند مدل‌های خود را سریع‌تر و با اطمینان بیشتری به مرحله تولید برسانند. MLOps به کاهش ریسک، بهبود کارایی و افزایش ارزش تجاری پروژه‌های یادگیری ماشین کمک می‌کند. این دوره به شما کمک می‌کند تا با درک عمیق از MLOps، بتوانید به یک متخصص در این زمینه تبدیل شوید.

• تسریع فرآیند استقرار مدل: MLOps فرآیند استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را از مرحله تحقیق و توسعه تا مرحله تولید تسریع می‌کند.
• بهبود کیفیت مدل: با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های MLOps، می‌توانید کیفیت مدل‌های خود را به طور مداوم پایش و بهبود دهید.
• کاهش هزینه‌ها: MLOps به شما کمک می‌کند تا هزینه‌های مربوط به زیرساخت و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین را کاهش دهید.
• افزایش همکاری بین تیم‌ها: MLOps فرهنگ همکاری بین تیم‌های علم داده، مهندسی نرم‌افزار و عملیات را ترویج می‌کند.

این دوره جامع، شما را از سطح مبتدی تا پیشرفته در MLOps هدایت می‌کند. در طول دوره، شما با مفاهیم کلیدی، ابزارها و تکنیک‌های MLOps آشنا خواهید شد و یاد خواهید گرفت که چگونه آن‌ها را در GCP پیاده‌سازی کنید. برخی از مهم‌ترین موضوعاتی که در این دوره پوشش داده می‌شوند عبارتند از:

• مقدمه‌ای بر MLOps: درک مفاهیم اساسی MLOps، چرخه حیات مدل یادگیری ماشین و نقش MLOps در سازمان.
• GCP برای MLOps: آشنایی با سرویس‌های کلیدی GCP برای MLOps، از جمله Vertex AI، Cloud Storage، BigQuery و Compute Engine.
• CI/CD برای یادگیری ماشین: پیاده‌سازی خطوط لوله CI/CD برای خودکارسازی فرآیند آموزش، ارزیابی و استقرار مدل‌ها.
• Kubernetes برای MLOps: استفاده از Kubernetes برای مدیریت و مقیاس‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی.
• Jenkins برای MLOps: استفاده از Jenkins برای خودکارسازی خطوط لوله MLOps و مدیریت گردش کار (Workflow).
• مانیتورینگ و مدیریت مدل: پایش عملکرد مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی، شناسایی مشکلات و رفع آن‌ها.
• نسخه‌بندی مدل (Model Versioning): مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌ها و اطمینان از قابلیت بازگشت به نسخه‌های قبلی.
• امنیت در MLOps: رعایت اصول امنیتی در تمام مراحل چرخه حیات مدل یادگیری ماشین.
• بهترین روش‌ها در MLOps: آشنایی با بهترین روش‌ها و الگوهای طراحی برای پیاده‌سازی MLOps در GCP.

همچنین، در این دوره پروژه‌های عملی متعددی را انجام خواهید داد تا مهارت‌های خود را در MLOps تقویت کنید. برای مثال، شما یک خط لوله CI/CD برای آموزش و استقرار یک مدل طبقه‌بندی تصویر با استفاده از Vertex AI و Kubernetes ایجاد خواهید کرد.

این دوره به شما کمک می‌کند تا:

• مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به بازار کار در زمینه MLOps را کسب کنید. تقاضا برای متخصصان MLOps در حال افزایش است و این دوره شما را برای فرصت‌های شغلی در این زمینه آماده می‌کند.
• مدل‌های یادگیری ماشین را سریع‌تر و با اطمینان بیشتری به مرحله تولید برسانید. با استفاده از تکنیک‌های MLOps، می‌توانید فرآیند استقرار مدل‌ها را به طور چشمگیری بهبود بخشید.
• کیفیت و عملکرد مدل‌های خود را به طور مداوم پایش و بهبود دهید. MLOps به شما امکان می‌دهد تا عملکرد مدل‌ها را در محیط‌های عملیاتی به طور دقیق زیر نظر داشته باشید و در صورت نیاز، آن‌ها را بهینه‌سازی کنید.
• هزینه‌های مربوط به زیرساخت و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین را کاهش دهید. با استفاده از ابزارهای MLOps، می‌توانید منابع خود را به طور بهینه مدیریت کنید و هزینه‌ها را کاهش دهید.
• با جدیدترین ابزارها و تکنولوژی‌های MLOps در GCP آشنا شوید. این دوره شما را با سرویس‌های کلیدی GCP برای MLOps آشنا می‌کند و به شما کمک می‌کند تا از آن‌ها به طور موثر استفاده کنید.

این دوره به صورت آفلاین و بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود، که این امکان را به شما می‌دهد تا در هر زمان و مکانی به محتوای آموزشی دسترسی داشته باشید، بدون نگرانی از سرعت اینترنت یا محدودیت‌های دسترسی آنلاین.

برای شرکت در این دوره، توصیه می‌شود که:

• دانش پایه در مورد یادگیری ماشین داشته باشید. آشنایی با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، مانند انواع مدل‌ها، الگوریتم‌های آموزش و ارزیابی مدل‌ها، ضروری است.
• تجربه کار با Python داشته باشید. Python زبان اصلی مورد استفاده در MLOps است.
• آشنایی با مفاهیم Docker و Kubernetes مفید خواهد بود. اگرچه در این دوره به این مفاهیم پرداخته می‌شود، اما داشتن پیش‌زمینه قبلی می‌تواند به شما کمک کند تا مفاهیم را بهتر درک کنید.
• آشنایی با GCP مفید خواهد بود. اگرچه در این دوره GCP نیز معرفی می‌شود، داشتن تجربه کار با آن می‌تواند مفید باشد.

اگر هیچ‌کدام از پیش‌نیازهای بالا را ندارید، نگران نباشید! این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که حتی افراد مبتدی نیز بتوانند از آن بهره‌مند شوند. با این حال، توصیه می‌شود که قبل از شروع دوره، منابع آموزشی تکمیلی را مطالعه کنید تا آمادگی بیشتری داشته باشید.

دوره جامع MLOps در GCP شامل بخش‌های زیر است:

1. مقدمه و مفاهیم MLOps: این بخش به معرفی MLOps، چرخه حیات مدل یادگیری ماشین و نقش MLOps در سازمان می‌پردازد.
2. آشنایی با GCP برای MLOps: در این بخش، سرویس‌های کلیدی GCP برای MLOps، از جمله Vertex AI، Cloud Storage، BigQuery و Compute Engine معرفی می‌شوند.
3. CI/CD برای یادگیری ماشین: این بخش به پیاده‌سازی خطوط لوله CI/CD برای خودکارسازی فرآیند آموزش، ارزیابی و استقرار مدل‌ها می‌پردازد.
4. Kubernetes برای MLOps: در این بخش، استفاده از Kubernetes برای مدیریت و مقیاس‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی آموزش داده می‌شود.
5. Jenkins برای MLOps: این بخش به استفاده از Jenkins برای خودکارسازی خطوط لوله MLOps و مدیریت گردش کار (Workflow) می‌پردازد.
6. مانیتورینگ و مدیریت مدل: در این بخش، پایش عملکرد مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی، شناسایی مشکلات و رفع آن‌ها آموزش داده می‌شود.
7. امنیت در MLOps: این بخش به رعایت اصول امنیتی در تمام مراحل چرخه حیات مدل یادگیری ماشین می‌پردازد.
8. پروژه‌های عملی: در این بخش، پروژه‌های عملی متعددی برای تقویت مهارت‌های MLOps انجام می‌شود.

هر بخش شامل ویدیوهای آموزشی، تمرین‌ها و پروژه‌های عملی است. همچنین، در پایان هر بخش، یک آزمون کوتاه برای ارزیابی دانش شما برگزار می‌شود.

دوره جامع MLOps در GCP: CI/CD، Kubernetes و Jenkins بر روی فلش 32GB یک فرصت عالی برای یادگیری MLOps و تبدیل شدن به یک متخصص در این زمینه است. با شرکت در این دوره، شما مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به بازار کار در زمینه MLOps را کسب خواهید کرد و می‌توانید مدل‌های یادگیری ماشین را سریع‌تر، با اطمینان بیشتر و با هزینه کمتری به مرحله تولید برسانید. این دوره به صورت یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و به شما امکان می‌دهد تا در هر زمان و مکانی به محتوای آموزشی دسترسی داشته باشید. همین امروز شروع کنید و آینده شغلی خود را در دنیای MLOps رقم بزنید!