منذ 9 ساعات
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 :
هل تريد أن تصبح مهندس تعلم الآلة ولكنك غير متأكد من كيفية تجاوز بناء النماذج؟ يعرف معظم مهندسي التعلم الآلي كيفية تدريب النماذج.يعرف عدد قليل جدًا كيفية تصميم أنظمة تعلم الآلة قابلة للتطوير وموثوقة وعلى مستوى الإنتاج تستخدمها الشركات الحقيقية. وهذه هي الفجوة التي تحلها هذه الدورة التدريبية. في هذه الدورة، ستتعلم كيفية التفكير مثل مهندس تعلم الآلة من خلال إتقان:
- تصميم أنظمة تعلم الآلة
- الذكاء الاصطناعي القابل للتطوير البنى
- MLOps
- نموذج تقديم
- التدريب الموزع
- المتاجر المميزة
- بنية ML السحابية
- قابلية التوسع في ML للإنتاج
- مقايضات هندسة العالم الحقيقي
- ملايين المستخدمين
- الاستدلال واسع النطاق
- التنبؤات في الوقت الفعلي
- تدفق خطوط البيانات
- أحمال عمل التدريب الموزعة
- عمليات النشر السحابية الأصلية
- سير عمل MLOps للإنتاج
- تعلم الآلة مقابلات المهندس المعماري
- مقابلات تصميم نظام ML
- أدوار هندسة منصة الذكاء الاصطناعي
- المناصب القيادية الفنية
- الانتقال من مهندس ML إلى مهندس ML مع التفكير على مستوى الأنظمة
- تصميم أنظمة ML قابلة للتطوير وقابلة للتطوير وبنيات الذكاء الاصطناعي للإنتاج
- إنشاء مجموعات تدفق وتدفق وتدفقات ML في الوقت الفعلي
- فهم متاجر الميزات، تسلسل البيانات والحوكمة وجودة البيانات
- بنية MLOps الرئيسية بما في ذلك CI/CD وإصدار النماذج والمراقبة وإعادة التدريب
- تصميم نماذج قابلة للتطوير وأنظمة الاستدلال
- تعلم التدريب الموزع ومفاهيم البنية التحتية واسعة النطاق لتعلم الآلة
- إنشاء أنظمة تعلم الآلة على AWS وGCP وMicrosoft Azure
- فهم تعلم الآلة بدون خادم، وتعلم الآلة في حاويات، وتعلم الآلة المُدار الأنظمة الأساسية
- التعامل مع مقايضات البنية التي تتضمن زمن الوصول والدقة وقابلية التوسع وقابلية الصيانة والتكلفة
- تصميم أنظمة التوصية وأنظمة اكتشاف الاحتيال ومنصات التنبؤ بالتغيير
- تعلم قابلية الشرح والإنصاف والحوكمة والامتثال وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي
- الاستعداد بثقة لتصميم نظام ML ومقابلات مهندس ML
- الخوارزميات
- نماذج
- أجهزة الكمبيوتر المحمولة
- التجربة
- هندسة تعلم الآلة في العالم الحقيقي
- أنظمة تعلم الآلة القابلة للتطوير
- هندسة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية
- تعلم الآلة التشغيلي
- تصميم الذكاء الاصطناعي للمؤسسة
- منصات التكنولوجيا الكبيرة
- شركات التكنولوجيا المالية
- الأعمال التجارية SaaS
- شركات التجارة الإلكترونية
- منصات البث
- مؤسسات الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية
- أنظمة التوصيات
- أنظمة كشف الاحتيال
- التنبؤ باضطراب العملاء الأنظمة
- هندسة البث مقابل هندسة الدُفعات
- الاستدلال بزمن الوصول المنخفض
- أنماط قابلية التوسع
- خطوط أنابيب تعلم الآلة للإنتاج
- المقايضات المعمارية
- مهندسو تعلم الآلة الذين يريدون أن يصبحوا مهندسي تعلم الآلة
- علماء البيانات الذين ينتقلون إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي للإنتاج
- الذكاء الاصطناعي المهندسون ومهندسو MLOps
- مهندسو الخلفية والبرمجيات الذين يدخلون أدوار البنية التحتية لتعلم الآلة
- مهندسو السحابة والبيانات الذين يعملون على منصات تعلم الآلة
- المتخصصون الذين يستعدون لمقابلات تصميم نظام تعلم الآلة
- أي شخص مهتم بأنظمة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية القابلة للتطوير
- مفاهيم التعلم الآلي
- بايثون أو هندسة البرمجيات الأساسيات
- سير عمل البيانات أو مسارات تعلم الآلة
- التفكير كمهندس تعلم الآلة
- تصميم أنظمة تعلم الآلة القابلة للتطوير بثقة
- فهم بنيات الذكاء الاصطناعي للإنتاج في العالم الحقيقي
- التواصل مع المفاضلات المعمارية بشكل فعال
- التحضير لكبار مهندسي الذكاء الاصطناعي وهندسة تعلم الآلة الأدوار
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)
0 تعليقات
تسجيل دخول
