Mastering MLOps: From Model Development to Deployment

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

في عالم اليوم الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، أصبح الطلب على أنظمة التعلم الآلي (ML) الفعالة والموثوقة والقابلة للتطوير أكبر من أي وقت مضى. تعمل MLOps (عمليات التعلم الآلي) على سد الفجوة الحرجة بين تطوير نموذج ML والنشر في العالم الحقيقي، مما يضمن سير العمل السلس وإمكانية التكرار والمراقبة القوية. تم تصميم هذه الدورة التدريبية الشاملة، إتقان MLOps: من تطوير النموذج إلى النشر، لتزويد المتعلمين بالخبرة العملية في بناء خطوط تعلم الآلة وأتمتتها وتوسيع نطاقها باستخدام أدوات متوافقة مع معايير الصناعة وأفضل الممارسات. طوال هذه الدورة، سوف تتعمق في المبادئ الأساسية لـ MLOps، وتتعلم كيفية إدارة دورة حياة تعلم الآلة بأكملها - بدءًا من المعالجة المسبقة للبيانات والتدريب على النماذج والتقييم وحتى النشر والمراقبة وتوسيع نطاق الإنتاج. البيئات. سوف تستكشف الاختلافات الأساسية بين MLOps وDevOps التقليدية، وتكتسب وضوحًا حول كيفية حاجة سير عمل ML إلى أدوات وتقنيات متخصصة للتعامل مع تجربة النماذج وإصدار الإصدارات ومراقبة الأداء بشكل فعال. ستكتسب خبرة عملية مع الأدوات الأساسية مثل Docker للحاويات، وKubernetes لتنظيم أعباء عمل ML، وGit للتحكم في الإصدار. ستتعلم أيضًا كيفية دمج الأنظمة الأساسية السحابية مثل AWS وGCP وAzure في مسارات MLOps الخاصة بك، مما يتيح عمليات نشر قابلة للتطوير في بيئات الإنتاج. لا غنى عن هذه المهارات لأي شخص يهدف إلى سد الفجوة بين تجربة الذكاء الاصطناعي وقابلية التوسع في العالم الحقيقي. إحدى النقاط البارزة في هذه الدورة هي المشاريع العملية العملية المضمنة في كل فصل. بدءًا من بناء خطوط ML الشاملة في Python إلى إعداد البنية التحتية السحابية ونشر النماذج محليًا باستخدام Kubernetes، ستكتسب مهارات قابلة للتنفيذ يمكن تطبيقها مباشرة في مشاريع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في العالم الحقيقي. بالإضافة إلى إتقان أدوات MLOps وسير العمل، ستتعلم كيفية مواجهة التحديات الشائعة في نشر ML، بما في ذلك مشكلات قابلية التوسع، وانجراف النموذج، ومراقبة الأداء في البيئات الديناميكية. بحلول نهاية هذه الدورة التدريبية، ستكون قادرًا على نقل نماذج ML بثقة من أجهزة الكمبيوتر المحمولة Jupyter إلى أنظمة إنتاج قوية، مما يضمن تقديم نتائج متسقة وموثوقة. سواء كنت عالم بيانات، أو مهندس تعلم الآلة، أو DevOps Professional، أو متحمسًا للذكاء الاصطناعي، ستزودك هذه الدورة بالمهارات والمعرفة اللازمة للتفوق في مجال MLOps المتطور. لا تقم فقط ببناء نماذج التعلم الآلي - تعلم كيفية نشرها ومراقبتها وتوسيع نطاقها ثقة. انضم إلينا في هذه الرحلة التحويلية لإتقان MLOps: من تطوير النماذج إلى النشر، ووضع نفسك في طليعة ابتكارات الذكاء الاصطناعي. هذه الدورة هي بوابتك لإتقان التقاطع بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتميز التشغيلي، مما يمكّنك من تقديم حلول ذكاء اصطناعي مؤثرة وقابلة للتطوير في بيئات الإنتاج الواقعية.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)