دانلود رایگان دوره استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ۲۰۲۳-۳

معرفی دوره

در این دوره جامع ، شما گام به گام با مفاهیم و ابزارهای استقرار (Deployment) مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا می‌شوید. یاد می‌گیرید مدل‌های تمرینی خود را به شکل یک سرویس وب آماده‌ی استفاده کنید و در پلتفرم‌های ابری مختلف مانند AWS، Azure و Google Cloud مستقر نمایید.

این دوره برای دانشجویان، مهندسان داده و متخصصان هوش مصنوعی طراحی شده تا بتوانند پروژه‌های عملی خود را از مرحله پروتوتایپ به محیط تولید (Production) منتقل کنند.

آنچه فراخواهید گرفت

• طراحی و پیاده‌سازی API با استفاده از Flask و FastAPI
• استفاده از TensorFlow Serving و TorchServe برای سرویس‌دهی مدل‌های DL
• کانتینرایز کردن مدل‌ها با Docker و بهینه‌سازی ایمیج‌ها
• استقرار در Kubernetes و مانیتورینگ پادها
• اتوماسیون CI/ CD با GitHub Actions و GitLab CI
• به‌کارگیری خدمات ابری AWS (ECS, EKS), Azure (AKS) و GCP (Cloud Run)
• مدیریت سیکل حیات مدل با مفاهیم MLOps و دیتروبس
• امنیت API با احراز هویت JWT و OAuth۲
• مقیاس‌پذیری، تعادل بار (Load Balancing) و افقی‌سازی

  فواید و مزایا

  شرکت در این دوره به شما امکان می‌دهد:

  • سرعت توسعه را افزایش دهید و از خطاهای دستی جلوگیری کنید.
  • مدل‌های خود را در محیط‌های واقعی به شکل پایدار اجرا کنید.
  • با استراتژی‌های ذخیره‌سازی و بازیابی سریع وزن‌ها در پروسه‌ها آشنا شوید.
  • ارزیابی و مقیاس‌پذیری مدل را با معیارهای SLA و SLO مدیریت کنید.
  • با استانداردهای صنعت (ONNX, gRPC, RESTful) هماهنگ شوید.

    پیش‌نیازها

    • آشنایی مقدماتی با Python و کتابخانه‌های SciPy/ NumPy
    • تجربه کار با فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
    • درک ابتدایی شبکه‌های عصبی و مبانی یادگیری عمیق
    • آشنایی با خط فرمان (CLI) و مدیریت پکیج‌ها (pip, conda)
    • حساب کاربری در یک پلتفرم ابری (AWS/ Azure/ GCP) برای اجرای تمرین‌ها

      ساختار دوره

      دوره در بخش‌های زیر ارائه شده است:

      • بخش ۱: معرفی مفاهیم استقرار و معماری مایکروسرویس
      • بخش ۲: ساخت API با Flask و FastAPI برای مدل‌های ML
      • بخش ۳: کانتینرسازی با Docker و بهینه‌سازی لایه‌ها
      • بخش ۴: استقرار روی Kubernetes و مفاهیم Pod, Service, Ingress
      • بخش ۵: CI/ CD و خودکارسازی با GitHub Actions
      • بخش ۶: میزبانی در AWS، Azure و GCP
      • بخش ۷: ابزارهای مانیتورینگ (Prometheus, Grafana)
      • بخش ۸: مدیریت چرخه حیات مدل و MLOps Pipeline

        مثال‌های عملی

        در هر فصل، مثال‌های زیر به صورت عملی پیاده‌سازی می‌شوند:

        • ساخت یک API پیش‌بینی قیمت مسکن با Flask و راه‌اندازی روی Docker
        • استفاده از TensorFlow Serving برای ارائه سرویس یک مدل CNN تشخیص تصویر
        • پیاده‌سازی یک Pipeline MLOps با Airflow و GitLab CI/ CD
        • استقرار یک مدل زبان طبیعی (Transformer) با FastAPI و Kubernetes
        • پیکربندی Load Balancer و Auto Scaling Group در AWS ECS

          تمام کدها و فایل‌های پیکربندی به صورت رایگان در GitHub منتشر شده و قابل دانلود است.

          نکات کلیدی و برجسته

          • چابکی و تکرارپذیری: با کانتینر و CI/ CD
          • امنیت: استفاده از HTTPS، JWT و OAuth۲
          • مقیاس‌پذیری: استفاده از Kubernetes و ابزارهای مانیتورینگ
          • پایداری: مدیریت خطا و بازیابی خودکار
          • مشارکت و نگهداری: مستندسازی و استفاده از استاندارد OpenAPI

            نحوه دانلود رایگان

            برای دانلود رایگان این دوره کافی است لینک اشتراک‌گذاری در GitHub یا وب‌سایت‌های آموزشی معتبر را دنبال کنید. تمام ویدئوها، فایل‌های تمرینی و اسلایدها بدون هزینه در اختیار شما قرار می‌گیرد.

            با پیگیری منابع و مثال‌های ارائه شده، می‌توانید در کمتر از یک ماه توانایی استقرار مدل‌های پیچیده را به دست آورید.

            نتیجه‌گیری

            استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق یکی از چالش‌های مهم در مسیر عملی‌سازی پروژه‌های AI است. این دوره با رویکرد عملی و پروژه‌محور، تمامی ابزارها و تکنیک‌های روز صنعت را به شما می‌آموزد تا بتوانید مدل‌های تحقیقاتی را به سرویس‌های پایدار در محیط‌های ابری تبدیل کنید.

            اگر به دنبال بهبود روند تولیدی کردن (Productionizing) پروژه‌های خود هستید، همین امروز این دوره را دانلود و شروع به یادگیری کنید!

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.