بوت‌کمپ جامع MLOps - از مبانی تا ابزارهای پیشرفته

آنچه یاد خواهید گرفت:

• اصول MLOps
• ابزارهای MLOps
• نسخه‌سازی مدل با MLFlow
• نسخه‌سازی داده‌ با DVC
• Auto-ML و MLOps کم‌ کد
• توضیح‌پذیری مدل، قابلیت حسابرسی و یادگیری ماشین قابل تفسیر
• گردش‌کار یادگیری ماشین کانتینری شده با داکر
• استقرار یادگیری ماشین در تولید از طریق APIs
• استقرار یادگیری ماشین در تولید از طریق وب اپلیکیشن‌ها

پیش‌نیازهای دوره

• اصول پایتون

توضیحات دوره

به سفر یادگیری کامل MLOps خوش آمدید که دروازه شما به سوی تسلط به عملیات‌های یادگیری ماشین با تمرکز بر کاربردهای واقعی و فناوری‌های پیشرفته است. دوره‌ ما بیشتر از یک تجربه‌ آموزشی است، بلکه یک سفر تحول‌آفرین به دنیای MLOps است.

با توجه به اینکه 85% از پروژه‌های یادگیری ماشین به تولید نمی‌رسند، نیاز به متخصصان ماهر MLOps در حال افزایش است. ارزش بازار MLOps در سال 2019 به 23.2 میلیارد دلار بود و انتظار می‌رود تا سال 2026 به 126 میلیارد دلار برسد. این دوره بلیط شما برای به‌ دست آوردن این فرصت‌های رو به رشد است.

برنامه‌ درسی جامع ما به‌ دقت طراحی شده تا هر جنبه‌ای از MLOps را پوشش دهد. شما به طور عمیق به توسعه مدل، نسخه‌سازی، رجیستریشن و نظارت بر عملکرد می‌پردازید. شما زیروبم CI/CD، استقرار ابری، ارائه مدل، یکپارچه‌سازی API و توسعه وب اپلیکیشن را می‌آموزید تا مدل‌ها را به‌ طور یکپارچه به تولید منتقل کنید.

ما فقط آموزش نمی‌دهیم، بلکه مشاوره می‌دهیم. دوره ما راهنمایی‌های واضح و حرفه‌ای در هر مرحله ارائه می‌دهد تا تجربه یادگیری‌ آموزنده و جذاب، تضمین شود. ما ترکیبی از آموزش‌های ویژوال، تمرینات عملی، لابراتوارهای واقعی و منابع مطالعه قابل دانلود ارائه می‌دهیم که این دوره تنها دوره‌ای است که برای تسلط به MLOps از ابتدا تا انتها نیاز خواهید داشت.

آنچه در این دوره به‌ دست خواهید آورد:

• اصول قوی در MLOps - اصول پایه MLOps، چالش‌ها در مدیریت مدل یادگیری ماشین سنتی و چگونه MLOps راه‌حل‌های مؤثر ارائه می‌دهد را درک می‌کنید.
• تسلط به ابزارهای پیشرفته - یاد می‌گیرید چگونه پروژه‌های end-to-end را با ابزارهای پیشرفته MLOps پیاده‌ کنید.
• نسخه‌سازی مدل با MLFlow - تسلط به نسخه‌سازی و رجیستریشن مدل با استفاده از MLFlow، پلتفرم استاندارد صنعت برای مدیریت چرخه‌ عمر یادگیری ماشین
• Auto-ML و MLOps کم‌ کد - شما قدرت اتوماسیون توسعه مدل یادگیری ماشین با استفاده از Auto-ML و کتابخانه‌های کم‌ کد مانند Pycaret را کشف می‌کنید.
• توضیح‌پذیری و قابلیت حسابرسی - به بررسی تفسیرپذیری، توضیح‌پذیری، قابلیت حسابرسی داده و مدیریت رانش داده‌ با استفاده از SHAP و Evidently می‌پردازید.
• گردش‌کار یادگیری ماشین کانتینری شده با داکر - شما یاد می‌گیرید چگونه از داکر برای بسته‌بندی و توزیع مؤثر اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین خود استفاده کنید.
• استقرار یادگیری ماشین در تولید - تسلط به استقرار مدل از طریق توسعه API با FastAPI و فلسک و یادگیری استقرار ابری در آژور
• توسعه وب اپلیکیشن - توسعه وب اپلیکیشن‌ها با مدل‌های یادگیری ماشین تعبیه‌ شده با استفاده از Gradio، فلسک و HTML و استقرار آنها در آژور
• تسلط به ابر آژور - آموزش، استقرار و consume کردن مدل‌ها در ابر آژور و کسب تجربه عملی در رایانش ابری

امروز در دوره شرکت کرده و دسترسی دائمی به موارد زیر داشته باشید:

• یک راهنمای آموزشی MLOps جامع (کتاب الکترونیکی PDF)
• منابع قابل دانلود شامل فایل‌های کد و ابزارها
• تجربیات واقعی آزمایشگاهی و تمرینات عملی
• آزمون‌های تعاملی برای ارزیابی دانش خود
• چیت‌شیت‌های مخصوص و مباحث آموزشی اضافی

آیا آماده‌اید مهارت‌های MLOps خود را ارتقا دهید، فرصت‌های شغلی‌ خود را گسترش دهید و به یک حرفه‌ای پرتقاضا در حوزه علم داده تبدیل شوید؟ همین حالا به ما بپیوندید و بخشی از یک کامیونیتی باشید که در حال شکل‌دهی به آینده عملیات‌های یادگیری ماشین است.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• حرفه‌ای‌های علم داده و مهندسان یادگیری ماشین که به دنبال تخصص در MLOps هستند
• متخصصان MLOps و فعالان باتجربه در یادگیری ماشین
• علاقه‌مندان به MLOps و دانشمندان داده پیشرفته در یادگیری ماشین
• حرفه‌ای‌های یادگیری ماشین که به دنبال تخصص در استقرار مدل در تولید هستند.