معرفی دوره

دوره «یادگیری ماشین در تولید ۲۰۲۵-۲» از پلتفرم Coursera به شما می‌آموزد چگونه مدل‌های یادگیری ماشین را از مرحله تحقیق و توسعه به محیط تولید (production) ببرید. این دوره با تاکید بر ابزارها و فرآیندهای صنعتی، مناسب کسانی است که می‌خواهند در فضای واقعی و کاربردی پروژه‌های ML شرکت کنند.

در طول این دوره، یاد می‌گیرید که معماری‌های مقیاس‌پذیر طراحی کنید، از پایپ‌لاین‌های داده تا استقرار مدل و پایش عملکرد آن را اتوماتیک‌سازی نمایید.

آنچه در این دوره می‌آموزید

• پیاده‌سازی CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از GitLab و Jenkins
• به‌کارگیری Docker و Kubernetes برای کانتینریزه کردن و اورکستریشن مدل‌ها
• مفهوم MLflow و مدیریت چرخه عمر مدل
• طراحی پایپ‌لاین‌های ETL و فرآیندهای Batch و Stream
• استقرار مدل روی سرویس‌های ابری مانند AWS SageMaker و GCP AI Platform
• پایش عملکرد (Monitoring) و هشداردهی با ابزارهایی مثل Prometheus و Grafana

فواید و مزایای دوره

پس از اتمام دوره، دانشجوها قادر خواهند بود:

• پیاده‌سازی سریع و امن مدل در محیط‌های تولیدی را انجام دهند.
• با استفاده از اتوماسیون، زمان و هزینه توسعه مدل را به شدت کاهش دهند.
• کیفیت و پایداری مدل را با متریک‌های واقعی نظارت کنند.
• چالش‌های عملی ML in Production را شناخته و برای آنها راه‌حل پیشنهاد دهند.

این دوره برای توسعه‌دهندگان، مهندسان داده و تیم‌های MLOps بسیار ارزشمند است.

پیش‌نیازها و مخاطبان هدف

• آشنایی پایه با زبان Python و کتابخانه‌های NumPy و Pandas
• درک مفاهیم مقدماتی یادگیری ماشین (مانند رگرسیون و درخت تصمیم)
• تجربه کار با Git و مفاهیم کنترل نسخه
• مخاطبان: مهندسان داده، توسعه‌دهندگان Backend، دانشجویان رشته‌های مرتبط و علاقه‌مندان به MLOps

فهرست سرفصل‌ها و ساختار دوره

• بخش اول: مباحث مقدماتی ML in Production و معرفی ابزارها
• بخش دوم: کانتینریزه کردن مدل با Docker و ساخت تصویر بهینه
• بخش سوم: استقرار مدل روی Kubernetes و مدیریت کانتینرها
• بخش چهارم: پایپ‌لاین CI/CD اختصاصی برای مدل‌ها
• بخش پنجم: مانیتورینگ، لاگ‌گیری و مدیریت خطا
• بخش ششم: مقیاس‌دهی سرویس و معماری میکروسرویس
• بخش هفتم: پروژه عملی: انتشار یک API پیش‌بینی قیمت بر اساس داده‌های واقعی

مثال‌های عملی و کاربردی

در طول دوره، دو پروژه عملی در نظر گرفته شده است:

• پیاده‌سازی سرویس پیش‌بینی متغیر مکعبی با استفاده از FastAPI و Docker
• ساخت پایپ‌لاین کامل از دریافت داده تا استقرار مدل با Jenkins و GitLab CI

نمونه کد ساده برای اجرای Dockerfile مدل:

FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
  

راهنمای دانلود و نصب نرم‌افزار

برای دانلود رایگان نرم‌افزارهای مورد نیاز این دوره:

• وارد صفحه لینک دوره در Coursera شوید و روی «Enroll» کلیک کنید.
• با استفاده از گزینه «Download» بسته‌های آموزشی و کدهای نمونه را دریافت کنید.
• ابزارهایی مانند Docker Desktop، Git، و Python 3.9 به‌راحتی از سایت رسمی قابل نصب هستند.
• برای کار در محیط ابری، می‌توانید از حساب رایگان AWS یا GCP بهره ببرید.

نتیجه‌گیری

دوره Machine Learning in Production 2025-2 از Coursera، یک مسیر کامل و کاربردی برای ورود به دنیای MLOps و استقرار مدل‌ها در محیط تولید فراهم می‌کند. با یادگیری ابزارهای مطرح صنعتی، اتوماسیون و پایش مستمر، می‌توانید پروژه‌های یادگیری ماشین را با کیفیت بالا و در زمان کمتر راه‌اندازی کنید. همین امروز دانلود کنید و مهارت‌های خود را به سطح حرفه‌ای برسانید!