فرایند استقرار، پلی است بین دنیای تحقیق و توسعه و دنیای واقعی کسب‌وکار. یک مدل یادگیری ماشین، هرچند هم که دقیق و کارآمد باشد، تا زمانی که نتواند نتایج خود را به کاربران ارائه دهد و در چرخه عملیاتی سازمان قرار نگیرد، ارزشی ایجاد نخواهد کرد. این استقرار است که به مدل‌های شما امکان می‌دهد:

• پیش‌بینی‌ها و تحلیل‌های خود را به صورت بلادرنگ ارائه دهند.
• به صورت خودکار وظایف تکراری را انجام دهند.
• تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده را در سطح سازمان تسهیل کنند.
• تجربه کاربری را با ارائه خدمات هوشمند بهبود بخشند.
• مزیت رقابتی برای کسب‌وکارها ایجاد کنند.

دوره حاضر با تمرکز بر جدیدترین تکنیک‌ها و ابزارهای سال ۲۰۲۳، شما را برای ورود به این حوزه پرتقاضا آماده می‌سازد.

این دوره با رویکردی جامع و عملی، تمامی مراحل لازم برای استقرار موفقیت‌آمیز مدل‌های یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد. سرفصل‌های اصلی این دوره عبارتند از:

۱. مبانی و اصول استقرار مدل

• معرفی چرخه عمر یک مدل یادگیری ماشین
• انواع استقرار (Batch, Real-time, Edge)
• انتخاب رویکرد مناسب استقرار بر اساس نیاز پروژه
• مفاهیم کلیدی مانند Latency, Throughput, Scalability

۲. آماده‌سازی مدل برای استقرار

• ذخیره‌سازی مدل‌ها (Serialization) با استفاده از فرمت‌های رایج مانند Pickle, Joblib, ONNX
• بهینه‌سازی مدل برای کاهش حجم و افزایش سرعت
• بسته‌بندی (Packaging) مدل و وابستگی‌های آن
• مستندسازی فنی مدل

۳. ساخت API برای مدل‌ها

• مقدمه‌ای بر RESTful APIs
• استفاده از فریم‌ورک‌های پایتون مانند Flask و FastAPI برای ساخت API
• مدیریت درخواست‌ها (Requests) و پاسخ‌ها (Responses)
• ارائه پارامترهای ورودی و دریافت نتایج

۴. استقرار مدل در محیط‌های ابری (Cloud Deployment)

• مقدمه‌ای بر سرویس‌های ابری محبوب مانند AWS, Azure, GCP
• استقرار مدل بر روی سرویس‌های مدیریت شده (Managed Services) مانند AWS SageMaker, Azure ML, Google AI Platform
• استفاده از کانتینرسازی (Containerization) با Docker
• استقرار اپلیکیشن‌های مبتنی بر مدل بر روی سرویس‌های کانتینر مانند Kubernetes, AWS ECS/EKS, Azure AKS
• مفاهیم CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) برای اتوماسیون فرایند

۵. استقرار مدل در محیط‌های On-Premise و Edge

• ملاحظات استقرار در سرورهای داخلی سازمان
• تکنیک‌های استقرار مدل بر روی دستگاه‌های Edge (مانند Raspberry Pi, دستگاه‌های IoT)
• بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های با منابع محدود
• معرفی فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow Lite و PyTorch Mobile

۶. مانیتورینگ و نگهداری مدل (Monitoring & Maintenance)

• اهمیت مانیتورینگ عملکرد مدل در طول زمان
• تشخیص افت کیفیت مدل (Model Drift)
• ابزارها و تکنیک‌های مانیتورینگ
• استراتژی‌های بازآموزی (Retraining) و به‌روزرسانی مدل

۷. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی

این دوره شامل چندین پروژه عملی گام به گام است که از آماده‌سازی مدل تا استقرار نهایی را پوشش می‌دهند. به عنوان مثال:

• استقرار یک مدل پیش‌بینی قیمت مسکن با استفاده از FastAPI و Docker بر روی یک سرور ابری.
• ساخت یک API بلادرنگ برای تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از مدل‌های CNN و استقرار آن.
• مطالعه موردی استقرار مدل تشخیص تقلب بر روی یک پلتفرم واقعی.

با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مدل‌های یادگیری ماشین خود را به صورت حرفه‌ای و پایدار مستقر کنید.
• مهارت‌های بسیار ارزشمندی کسب کنید که تقاضای بالایی در بازار کار دارند.
• به نقش‌های شغلی مانند ML Engineer, MLOps Engineer, Data Scientist with deployment skills دست یابید.
• موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی را در سازمان خود تضمین کنید.
• با جدیدترین تکنولوژی‌ها و ابزارهای سال ۲۰۲۳ در حوزه MLOps آشنا شوید.
• یک مجموعه پروژه‌ی عملی قوی برای رزومه خود بسازید.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، انتظار می‌رود شرکت‌کنندگان دارای دانش و تجربه قبلی در زمینه‌های زیر باشند:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python)
• تجربه کار با کتابخانه‌های رایج یادگیری ماشین مانند Scikit-learn, TensorFlow یا PyTorch
• درک مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین
• آشنایی با مفاهیم اولیه علوم کامپیوتر و ساختار داده
• (اختیاری اما بسیار مفید) آشنایی اولیه با مفاهیم پایگاه داده و اصول شبکه‌

این دوره برای دانشجویان، محققان، مهندسان داده، دانشمندان داده و هر کسی که به دنبال عملیاتی کردن مدل‌های یادگیری ماشین خود است، طراحی شده است.