یادگیری ماشین در تولید - از دانشمند داده تا مهندس یادگیری ماشین

آنچه یاد خواهید گرفت:

• تبدیل مدل‌های یادگیری ماشین از Jupyter notebooks به میکروسرویس‌های آماده برای تولید، با تمرکز بر تولید و کد تمیز
• یادگیری نحوه نوشتن کد تمیز و استفاده از ابزارها برای حفظ استانداردهای بالای کیفیت کد
• یادگیری ایجاد APIs قوی برای مدل‌های یادگیری ماشین، پوشش طراحی API، مدیریت درخواست‌ها و تضمین مقیاس‌پذیری و امنیت
• تسلط به کانتینرسازی داکر برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین، از جمله مدیریت کانتینر و بهترین شیوه‌ها برای اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین.
• کسب تجربه عملی با استراتژی‌های استقرار واقعی، از جمله پایپ‌لاین‌های CI/CD، کنترل نسخه، فریمورک‌های MLOps و نگهداری مدل‌های لایو

توضیحات دوره

این دوره جامع به منظور تجهیز شما با مهارت‌ها و دانش‌های ضروری طراحی شده تا مدل‌های یادگیری ماشین (ML) توسعه یافته در Jupyter notebooks را به سرویس‌های میکروسرویس کاملاً عملیاتی و آماده برای تولید تبدیل کنید. در طول دوره، شما به عمق جزئیات انتقال مدل یادگیری ماشین از یک مفهوم ساده در Jupyter notebooks به یک اپلیکیشن مقیاس‌پذیر و کارآمد می‌پردازید؛ اپلیکیشنی که در محیط‌های تولید واقعی عملکرد خوبی دارد.

در طول دوره یاد می‌گیرید که چگونه فاصله بین علم داده و مهندسی نرم‌افزار را پر کنید و توانمندی‌های یادگیری ماشین خود را از مدل‌های تئوری به کاربردهای عملی ارتقا دهید. دوره با مقدمه‌ای بر اصول معماری میکروسرویس آغاز می‌شود که پایه‌ای برای درک نحوه تناسب مدل‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های نرم‌افزاری بزرگ‌تر است.

سپس، مهارت کارآمد در کانتینرسازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داکر را یاد می‌گیرید، که مهارتی حیاتی در دنیای توسعه نرم‌افزار امروزی است. این امر شامل آموزش عملی در ساخت داکر ایمیج، مدیریت کانتینرها و درک اصول ارکستراسیون کانتینرها است.

توسعه API بخش دیگری از دوره است. شما در فرآیند طراحی و پیاده‌سازی APIs قوی که امکان ارتباط بدون مشکل مدل‌های یادگیری ماشین با سایر اپلیکیشن‌ها را فراهم می‌کنند، راهنمایی می‌شوید. این امر شامل آموزش عملی در مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌های API، همراه با تضمین امنیت و مقیاس‌پذیری APIs شما است.

علاوه بر این، دوره استراتژی‌های استقرار را پوشش می‌دهد و بر چالش‌های عملی و واقعی تمرکز دارد. شما در راه‌اندازی پایپ‌لاین‌های CI/CD، مدیریت کنترل نسخه و بهترین شیوه‌های نظارت و نگهداری مدل‌ها پس از استقرار، مشارکت می‌کنید.

در پایان دوره، درک جامعی از چرخه عمر کامل توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین خواهید داشت. توانایی تبدیل هر مدل یادگیری ماشین در Jupyter notebook به سرویس آماده برای تولید، که آماده است به اپلیکیشن‌های واقعی ارزش ارائه دهد، در اختیار شما قرار می‌گیرد. این دوره یک فرصت بی‌نظیر برای کسانی است که قصد ارتقای مسیر شغلی خود در زمینه علم داده، یادگیری ماشین یا مهندسی نرم‌افزار را دارند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده تازه‌کار، سطح متوسط و ارشد