عملیات‌ها و مهندسی یادگیری ماشین به صورت عملی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• آشنایی با فرآیند محصول‌سازی واقعی سیستم‌های یادگیری ماشین از طریق یک کاربرد عملی و جامع (E2E)
• بررسی آخرین نظریه‌های MLOps و کسب بینش‌های آزموده شده در این حوزه درباره مفاهیم و ایده‌های اصلی آن
• حرکت موثرتر در این حوزه و اعمال آموخته‌های دوره در توسعه پروژه فردی خود
• سوار شدن بر جدیدترین فناوری‌ها و پیاده‌سازی راه‌حل خود در مقیاس وسیع

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اساسی در علم داده - دستکاری داده با Pandas و Numpy، مدل‌سازی با Scikit-Learn
• دانش اساسی در زبان پایتون - ساختارهای داده، جریان‌های کنترل و مبانی برنامه‌نویسی شی‌گرا
• داشتن آشنایی با خط فرمان، پلتفرم گوگل کلود و کنترل نسخه مزیت محسوب می‌شود.

توضیحات دوره

PoCs و پروژه‌های کوچک را به سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر تبدیل کنید.

شما عاشق شروع پروژه‌ها هستید، اما همیشه در همان مرحله توسعه گیر می‌کنید. یک نوت‌بوک تابعی با راه‌حلی امیدبخش که هنوز دیگران به آن دسترسی ندارند. کد نامرتب است و ریفکتور کردن و استقرار مدل چالش‌برانگیز به نظر می‌رسد.

بنابراین در اینترنت جستجو می‌کنید و آموزش‌های واسطه را می‌خوانید تا با مهندسی یادگیری ماشین آشنا شوید، اما نتوانسته‌اید تمام اطلاعات را کنار هم قرار دهید.

وقتی می‌خواهید بین فناوری‌ها و مسیرهای توسعه تصمیم بگیرید، سردرگم می‌شوید. نمی‌توانید دیگر توسعه‌دهندگان را برای پروژه‌تان هیجان‌زده کنید.

زمان آن رسیده که با MLE و MLOPS آشنا شوید.

این دوره آموزشی با هدف رفع این مشکلات، شما را از طریق طراحی و مهندسی پروژه یادگیری ماشین end-to-end و با استفاده از جدیدترین فناوری‌های Cloud Platform راهنمایی می‌کند. دوره مفاهیم متنوع را به گونه‌ای ساختاربندی کرده که به صورت گام‌به‌گام با این حوزه آشنا شوید.

شما به دروس دوره، کدنویسی لایو و لابراتوارهای هدایت‌ شده دسترسی خواهید داشت تا یک کاربرد عملی را حل کنید که نمونه‌ای قابل استفاده برای هر یک از پروژه‌های آینده شما خواهد بود. در پایان دوره، باید در توانایی نوشتن کدهای کارآمد در مقیاس بالا، استقرار مدل‌ها خارج از محیط محلی و طراحی راه‌حل‌ها به صورت تکراری بیشتر اعتمادبه‌نفس داشته باشید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده که قصد دارند مدل‌های خود را مستقر و سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر بسازند.
• مهندسان نرم‌افزار و داده که می‌خواهند به حوزه یادگیری ماشین وارد شوند.
• تحلیلگران داده که می‌خواهند نگاهی عملی به علم داده و مهندسی داشته باشند.