دانلود رایگان دوره: ساخت سیستم‌های یادگیری ماشین آماده تولید در Google – دسامبر ۲۰۲۴

دوره “Build Production-Ready Machine Learning Systems on Google” یکی از کامل‌ترین منابع آموزشی برای مهندسین داده، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و متخصصان داده‌محور است که قصد دارند سیستم‌های یادگیری ماشین را در محیط‌های واقعی و مقیاس‌پذیر گوگل کلاد پیاده‌سازی کنند. این دوره در دسامبر ۲۰۲۴ منتشر شده و با تمرکز بر فناوری‌های مدرن، ابتدا مفاهیم پایه و سپس مفاهیم پیشرفته را پوشش می‌دهد.

از طریق مجموعه ویدئوها، آموزش‌های عملی و تمرین‌های گام‌به‌گام، فراگیران با بهترین روش‌ها و استانداردهای عملیاتی در گوگل کلاد آشنا می‌شوند. این دوره مناسب افرادی است که می‌خواهند مسیر یادگیری ماشین را از پژوهش آزمایشگاهی به محیط‌های تولیدی و واقعی انتقال دهند.

آنچه فراگیران خواهند آموخت

• طراحی و معماری سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
• استفاده از سرویس‌های Vertex AI و BigQuery ML
• پیاده‌سازی لوله‌های داده (Data Pipelines) با Dataflow و Apache Beam
• بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار و inferencing در محیط‌های توزیع‌شده
• مدیریت ورژن مدل و مانیتورینگ با ابزارهای AI Platform
• استقرار مدل‌ها و کانتینرسازی با Docker و Kubernetes
• مفاهیم MLOps و اتوماسیون CI/ CD در پروژه‌های داده‌محور
• راهکارهای امنیتی و رعایت استانداردهای گوگل کلاد
• استفاده از APIها و SDKهای گوگل برای تعامل برنامه‌ها با مدل‌های یادگیری ماشین
• به‌کارگیری بهترین شیوه‌ها برای کاهش هزینه و افزایش کارایی

  مزایا و دستاوردها

  • کسب مهارت عملی در محیط عملیاتی گوگل کلاد
  • آموزش گام‌به‌گام از طراحی تا استقرار و مانیتورینگ
  • شبیه‌سازی پروژه‌های واقعی با داده‌های نمونه و سناریوهای صنعتی
  • دسترسی به کد منبع و اسکریپت‌های کاربردی
  • افزایش قابلیت اشتغال در پروژه‌های MLOps و کلاد
  • گواهی معتبر پس از اتمام دوره

    پیش‌نیازها

    • دانش پایه‌ای از Python و کتابخانه‌های داده‌پردازی مانند Pandas
    • آشنایی ابتدایی با مفاهیم یادگیری ماشین و مدل‌های رایج
    • درک اولیه از مفاهیم کلاد کامپیوتینگ و سرویس‌های ابری
    • تجربه کار با خط فرمان (Terminal) و ابزارهای Git
    • میل به یادگیری و پیگیری منظم تمرین‌های عملی

      سرفصل‌های دوره

      • بخش ۱: مقدمه و معماری کلاد آشنایی با سرویس‌های اصلی GCP، پروژه‌ها، IAM و طراحی لایه‌بندی زیرساخت.
      • بخش ۲: آماده‌سازی داده‌ها استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) با استفاده از Dataflow و BigQuery.
      • بخش ۳: ساخت و آموزش مدل‌ها پیاده‌سازی مدل‌های ساده تا پیچیده با TensorFlow و scikit-learn در محیط ابری.
      • بخش ۴: سرویس‌دهی به مدل‌ها استقرار مدل با Vertex AI، مدیریت نسخه و راه‌اندازی Endpoints.
      • بخش ۵: کانتینرسازی و اورکستریشن استفاده از Docker، Kubernetes Engine و Helm برای اجرای مقیاس‌پذیر.
      • بخش ۶: مانیتورینگ و لاگ‌گذاری تنظیم Alert، Logging و Dashboardهای Monitoring در Stackdriver.
      • بخش ۷: اتوماسیون CI/ CD راه‌اندازی پایتون‌های تست خودکار و Pipelineهای انتشار با Cloud Build.
      • بخش ۸: امنیت و بهینه‌سازی هزینه اعمال سیاست‌های امنیتی، مدیریت هزینه و بهینه‌سازی ماشین‌های مجازی.

        مثال‌های عملی

        این دوره با تمرکز بر پروژه‌های عملی، سه مثال کلیدی را پوشش می‌دهد که فراگیران حین آموزش پیاده‌سازی می‌کنند:

        • تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی: با استفاده از داده‌های BigQuery و مدل‌های طبقه‌بندی، سیستمی برای شناسایی الگوهای مشکوک پیاده‌سازی می‌شود.
        • پیش‌بینی تقاضای محصول: با بهره‌گیری از سری‌های زمانی و مدل‌های RNN در TensorFlow، پیش‌بینی میزان فروش ماهیانه طراحی و استقرار می‌گردد.
        • سامانه توصیه‌گر ویدئو: با مدلسازی Collaborative Filtering و استقرار میکروسرویس در GKE، یک API توصیه‌گر برای پخش محتوا ایجاد می‌شود.

          نکات کلیدی و جمع‌بندی

          در انتهای این دوره شما نه‌تنها با ابزارهای متنوع گوگل کلاد آشنا می‌شوید، بلکه توانایی طراحی، پیاده‌سازی و نگهداری کامل یک سیستم یادگیری ماشین آماده تولید را خواهید داشت. تأکید بر MLOps، امنیت، مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی هزینه، شانس موفقیت شما را در پروژه‌های واقعی افزایش می‌دهد.

          برای دانلود رایگان این دوره کافی است بر لینک مربوطه کلیک کنید و با استفاده از حساب کاربری خود ثبت‌نام نمایید. شروع یادگیری هرگز آسان‌تر از این نبوده است!

          نظرات

          هنوز نظری ثبت نشده است.

          وارد شوید تا نظر ثبت کنید.