در دنیای امروز که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) به سرعت در حال تغییر صنایع مختلف هستند، توانایی عملیاتی کردن مدل‌های ML دیگر یک مزیت رقابتی نیست، بلکه یک ضرورت است. بسیاری از متخصصان داده و مهندسان نرم‌افزار می‌توانند مدل‌های کارآمدی را در محیط‌های آزمایشی (مانند نوت‌بوک‌های Jupyter) توسعه دهند، اما چالش اصلی زمانی آغاز می‌شود که قصد داریم این مدل‌ها را به صورت خودکار، مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد در یک محیط پروداکشن واقعی مستقر کنیم. اینجاست که مفهوم MLOps و پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین اهمیت پیدا می‌کند.

این دوره جامع، با تمرکز بر یکی از قدرتمندترین پلتفرم‌های ابری جهان، یعنی Google Cloud Platform (GCP)، شما را قدم به قدم با فرآیند طراحی، ساخت و مدیریت پایپ‌لاین‌های ML پیشرفته با استفاده از ابزارهای پیشرو مانند Vertex AI Pipelines و Kubeflow آشنا می‌کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه کل چرخه حیات یک پروژه یادگیری ماشین، از آماده‌سازی داده تا استقرار و مانیتورینگ مدل، را به صورت کاملاً خودکار درآورید.

• دانشمندان داده (Data Scientists): که می‌خواهند مدل‌های خود را از محیط آزمایشگاهی خارج کرده و نحوه عملیاتی کردن آن‌ها را بیاموزند.
• مهندسان یادگیری ماشین (ML Engineers): که مسئولیت ساخت و نگهداری سیستم‌های ML در مقیاس بزرگ را بر عهده دارند.
• مهندسان DevOps: که علاقه‌مند به گسترش تخصص خود در حوزه MLOps و خودکارسازی زیرساخت‌های ML هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار (Software Developers): که در پروژه‌های خود از مدل‌های ML استفاده می‌کنند و نیاز به درک عمیق‌تری از چرخه حیات آن‌ها دارند.
• تحلیل‌گران داده و معماران کلود: که می‌خواهند با قابلیت‌های پیشرفته GCP در حوزه هوش مصنوعی آشنا شوند.

برای بهره‌وری حداکثری از این دوره، آشنایی با موارد زیر توصیه می‌شود:

• درک مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین (مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، آموزش و ارزیابی مدل).
• تسلط نسبی بر زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های رایج آن مانند Pandas و Scikit-learn.
• آشنایی اولیه با مفاهیم رایانش ابری (Cloud Computing). تجربه کار با GCP یک مزیت محسوب می‌شود اما ضروری نیست.
• تجربه کار با خط فرمان (Command-Line) و سیستم کنترل نسخه گیت (Git) به یادگیری شما سرعت می‌بخشد.

بخش اول: مبانی MLOps و معرفی Vertex AI

• آشنایی با چرخه حیات MLOps و چالش‌های رایج در عملیاتی کردن مدل‌ها.
• معرفی کامل اکوسیستم Google Cloud AI و جایگاه Vertex AI.
• راه‌اندازی محیط توسعه، شامل تنظیمات پروژه GCP، فعال‌سازی APIها و نصب SDKهای لازم.

بخش دوم: ساخت اولین پایپ‌لاین با Kubeflow Pipelines (KFP)

• درک معماری و اجزای اصلی KFP: کامپوننت (Component)، پایپ‌لاین (Pipeline) و آزمایش (Experiment).
• نوشتن اولین کامپوننت سفارشی با استفاده از KFP SDK v2 در پایتون.
• کامپایل کردن کد پایتون به یک فایل تعریف پایپ‌لاین (YAML) و اجرای آن در محیط Vertex AI Pipelines.

بخش سوم: توسعه کامپوننت‌های پیشرفته

• طراحی کامپوننت‌هایی برای مراحل مختلف: دریافت داده (Data Ingestion)، اعتبارسنجی داده (Data Validation)، پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی.
• ساخت کامپوننت آموزش مدل با استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب مانند TensorFlow یا Scikit-learn.
• ایجاد کامپوننت ارزیابی مدل و نحوه استفاده از خروجی آن برای تصمیم‌گیری‌های شرطی در پایپ‌لاین.
• مدیریت داده‌ها و آرتیفکت‌ها (مانند دیتاست‌ها و مدل‌های ذخیره شده) بین کامپوننت‌های مختلف.

بخش چهارم: خودکارسازی، زمان‌بندی و CI/CD

• استفاده از Cloud Build برای ایجاد یک فرآیند یکپارچه‌سازی و تحویل مداوم (CI/CD) برای پایپ‌لاین‌های ML.
• پیکربندی تریگرها (Triggers) برای اجرای خودکار پایپ‌لاین در پاسخ به رویدادها (مانند آپلود شدن یک فایل جدید در Google Cloud Storage).
• زمان‌بندی اجرای دوره‌ای پایپ‌لاین‌ها (مثلاً برای بازآموزی هفتگی مدل) با استفاده از Cloud Scheduler.

بخش پنجم: استقرار و مانیتورینگ مدل

• نوشتن یک کامپوننت برای استقرار خودکار بهترین مدل آموزش‌دیده بر روی یک Vertex AI Endpoint.
• آشنایی با روش‌های مانیتورینگ عملکرد مدل در پروداکشن برای تشخیص پدیده‌هایی مانند Model Drift و Data Drift.
• پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار پیشرفته مانند Blue/Green deployment برای به‌روزرسانی مدل بدون قطعی سرویس.

توجه بسیار مهم:

این دوره به صورت دانلودی ارائه نمی‌شود. کل محتوای آموزشی، شامل ویدیوهای باکیفیت، سورس کدها، نوت‌بوک‌ها و تمام منابع تکمیلی، بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی برای شما ارسال می‌گردد. این روش دسترسی پایدار، دائمی و آفلاین به محتوا را بدون نیاز به اتصال دائم به اینترنت یا نگرانی از حجم دانلود، برای شما فراهم می‌کند.