استقرار مدل یادگیری ماشین در تولید با FastAPI و داکر

آنچه یاد خواهید گرفت:

• استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در تولید با استفاده از FastAPI و داکر
• ایجاد APIs برای مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از FastAPI با اندپوینت‌های بهینه شده
• کانتینرسازی اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین با داکر برای استقرارهای مقیاس‌پذیر
• راه‌اندازی پایپ‌لاین‌های CI/CD برای استقرار و تست خودکار
• آموزش، ارزیابی و ذخیره‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با تمرکز بر مجموعه داده‌های واقعی
• استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم‌های ابری مانند Heroku و مایکروسافت آژور
• ساخت و یکپارچه‌سازی فرانت‌‌اند ساده برای APIs مدل‌های یادگیری ماشین
• پیاده‌سازی لاگ‌ کردن، مدیریت خطا و مدیریت درخواست‌ در APIs

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه در برنامه‌نویسی پایتون
• آشنایی با مفاهیم و گردش‌کارهای یادگیری ماشین
• کامپیوتِر با دسترسی اینترنت برای راه‌اندازی نرم‌افزار
• علاقه‌مندی به یادگیری و تست با ابزارهای جدید مانند داکر و FastAPI

توضیحات دوره

شما مدل‌هایی می‌سازید که در نوت‌بوک‌ها زنده می‌مانند و می‌میرند. وقت آن است که ساخته‌های یادگیری ماشین شما واقعاً دیده شوند.

شما با این دوره جامع و عملی، پروژه‌های یادگیری ماشین خود را از تمرین‌های آکادمیک به اپلیکیشن‌های قابل استفاده در تولید تبدیل می‌کنید. شما به کل پایپ‌لاین استقرار یادگیری ماشین با ابزارهای استاندارد صنعت که کارفرماها به دنبال آن هستند، تسلط پیدا می‌کنید.

در این مسیر عملی، سیستم‌های یادگیری ماشین واقعی و ارزش‌ افزوده برای کسب‌وکارهای مختلف خواهید ساخت. شما از مفاهیم اساسی یادگیری ماشین شروع می‌کنید و به سرعت به ساخت APIs قدرتمند با FastAPI، کانتینرسازی اپلیکیشن‌ها با داکر و استقرار راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر در پلتفرم‌های ابری مانند Heroku و مایکروسافت آژور می‌رسید.

آنچه این دوره را متمایز می‌کند:

• یادگیری مبتنی بر پروژه - ساخت 4 اپلیکیشن کامل end-to-end یادگیری ماشین، شامل پیش‌بینی نمره، دسته‌بندی کیفیت شراب و شناسایی گونه‌های گل زنبق
• مهارت‌های سطح تولید - یادگیری با بهترین شیوه‌های صنعت برای توسعه API، کانتینرسازی، مدیریت خطا و بهینه‌سازی تاخیر
• یکپارچه‌سازی فول‌استک - اتصال مدل‌های یادگیری ماشین به سیستم‌های بک‌اند و فرانت‌اندهای کاربرپسند
• پیاده‌سازی CI/CD - ایجاد پایپ‌لاین‌های تست و استقرار خودکار که توسط تیم‌های توسعه حرفه‌ای استفاده می‌شود.
• تسلط به استقرار ابر - استقرار راه‌حل‌ها در چندین ارائه‌دهنده ابری با قابلیت‌های نظارت و مقیاس‌بندی

چه شما دانشمند داده باشید که به دنبال عملیاتی‌سازی مدل‌های خود هستید و چه یک توسعه‌دهنده که می‌خواهید یادگیری ماشین را در اپلیکیشن‌های تولید یکپارچه‌ کنید، این دوره حلقه گمشده بین یادگیری ماشین تجربی و استقرار سیستم‌هایی که تأثیر واقعی بر کسب‌وکار ایجاد می‌کنند را فراهم می‌کند.

در پایان دوره، پورتفولیویی از اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین استقرار یافته خواهید داشت و اعتماد به نفس لازم را برای پیاده‌سازی سیستم‌های end-to-end یادگیری ماشین که توانایی‌های شما را به کارفرماهای احتمالی نشان می‌دهند، کسب می‌کنید.

فقط یک دانشمند داده نباشید که مدل‌هایش روی هارد دیسک‌ حبس شده است، بلکه تبدیل به مهندسی ارزشمند شوید که یادگیری ماشین را در دنیای واقعی عملیاتی می‌کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان مشتاق داده که به دنبال یادگیری استقرار مدل هستند.
• مهندسان یادگیری ماشین که می‌خواهند مهارت‌های استقرار خود را ارتقا دهند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که علاقه‌مند به یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین در اپلیکیشن‌ها هستند.
• علاقه‌مندان فناوری که درباره داکر، FastAPI و استقرارهای ابری کنجکاو هستند.
• متخصصانی که به سمت نقش‌های MLOps یا مهندسی هوش مصنوعی در حال گذار هستند.
• دانشجویانی با دانش اولیه در پایتون که می‌خواهند پروژه‌های end-to-end یادگیری ماشین بسازند.