یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی (پروداکشن) یکی از مهارت‌های کلیدی برای متخصصان هوش مصنوعی و داده است. این دوره به شما کمک می‌کند مفاهیم تئوری را به محیط‌های واقعی منتقل کنید.
چرا این دوره مهمه؟ 🤔
یادگیری ماشین در پروداکشن با محیط آزمایشگاهی کاملاً متفاوته
بیش از 80% مدل‌های یادگیری ماشین ...
یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی (پروداکشن) یکی از مهارت‌های کلیدی برای متخصصان هوش مصنوعی و داده است. این دوره به شما کمک می‌کند مفاهیم تئوری را به محیط‌های واقعی منتقل کنید.
چرا این دوره مهمه؟ 🤔
یادگیری ماشین در پروداکشن با محیط آزمایشگاهی کاملاً متفاوته
بیش از 80% مدل‌های یادگیری ماشین هرگز به مرحله تولید نمی‌رسند!
این دوره شکاف بین تئوری و عمل رو پر می‌کنه
سرفصل‌های اصلی دوره 📚
1. مبانی یادگیری ماشین در تولید
تفاوت محیط آزمایشی و عملیاتی
چالش‌های استقرار مدل‌ها
معماری سیستم‌های ML در تولید
2. مدیریت چرخه حیات مدل
نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
مانیتورینگ و ارزیابی مستمر
به‌روزرسانی مدل‌ها بدون downtime
3. ابزارها و پلتفرم‌ها
مقایسه ابزارهای MLOps
استقرار روی ابر و سرورهای محلی
مدیریت وابستگی‌ها و محیط اجرا
این دوره برای چه کسانی مناسبه؟ 👥
دانشمندان داده که می‌خوان مدل‌هاشون رو عملیاتی کنن
مهندسین نرم‌افزار که قصد کار با سیستم‌های ML رو دارن
مدیران فنی که نیاز به درک چالش‌های ML در تولید دارن
مزایای شرکت در دوره 💎
✅ یادگیری عملی با پروژه‌های واقعی
✅ دسترسی به محتوای به روز شده
✅ پشتیبانی تخصصی مدرسین
✅ تخفیف ویژه برای ثبت‌نام زودهنگام
نمونه پروژه‌های دوره 🛠️
ساخت سیستم پیشنهاد دهنده محصول
پیاده‌سازی مدل تشخیص چهره
استقرار سرویس پیش‌بینی قیمت
اطلاعات فنی دوره 📊
مشخصات
جزئیات
مدت زمان
30 ساعت
سطح
مقدماتی تا متوسط
پیش نیاز
آشنایی با پایتون و مبانی ML
نوع محتوا
ویدیو + تمرین عملی
یادگیری ماشین در محیط تولید نیازمند مهارت‌های خاصیه که در این دوره به صورت گام به گام آموزش داده میشه. از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی، همه چی رو پوشش میدیم.
نکته: این دوره برای کسانی که تازه با یادگیری ماشین آشنا شدن هم مناسب هست، چون از مبانی شروع می‌کنیم.
