بوتکمپ جامع MLOps با بیش از ۱۰ پروژه عملی یادگیری ماشین
درباره این دوره بیشتر بدانید
این بوتکمپ برای کسانی طراحی شده که میخوان از مرحله «ساختن مدل» عبور کنن و وارد دنیای واقعی استقرار و نگهداری مدلهای یادگیری ماشین بشن. هدف اصلی، تجهیز شما به مهارتها و دانش لازم برای پیادهسازی و خودکا...
بوتکمپ جامع MLOps با بیش از ۱۰ پروژه عملی یادگیری ماشین
درباره این دوره بیشتر بدانید
این بوتکمپ برای کسانی طراحی شده که میخوان از مرحله «ساختن مدل» عبور کنن و وارد دنیای واقعی استقرار و نگهداری مدلهای یادگیری ماشین بشن. هدف اصلی، تجهیز شما به مهارتها و دانش لازم برای پیادهسازی و خودکارسازی استقرار، نظارت و مقیاسپذیری مدلهاست؛ آن هم با جدیدترین ابزارها و فریمورکهای حوزه MLOps.
راستش رو بخواید، تو دنیای امروز فقط ساختن یک مدل یادگیری ماشین کافی نیست. برای موفقیت بهعنوان دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین یا متخصص DevOps، باید بدونید چطور مدلها رو از مرحله توسعه به محیط تولید منتقل کنید؛ طوری که مقیاسپذیری، قابلیت اعتماد و نظارت مداوم تضمین بشه. دقیقاً همینجاست که MLOps (عملیات یادگیری ماشین) وارد میدان میشه؛ رویکردی که بهترین شیوههای DevOps رو با چرخه عمر مدلهای یادگیری ماشین ترکیب میکنه.
این بوتکمپ نهتنها مفاهیم پایه و پیشرفته MLOps رو معرفی میکنه، بلکه شما رو درگیر پروژههای واقعی و عملی علم داده میکنه. در پایان دوره میتونید با اطمینان کامل پایپلاینهای یادگیری ماشین رو در محیطهای عملیاتی بسازید، مستقر کنید و مدیریت نمایید.
چرا این دوره؟
از تئوری تا تولید: فقط تئوری نیست؛ شما عملاً پایپلاین میسازید، دیپلوی میکنید و مانیتور میکنید.
بیش از ۱۰ پروژه واقعی: پروژههایی مثل سیستم امنیت شبکه، NLP با HuggingFace، و استقرار چندگانه روی AWS و Azure.
مناسب برای رزومه: پروژههای این دوره رو میتونید مستقیم توی پورتفولیو یا رزومهتون بذارید.
این دوره به چه کارم میاد؟
فرض کنید توی یه پروژه دانشجویی یا کاری، مدلتون رو تو نوتبوک با دقت ۹۵٪ آموزش دادید. حالا چی؟ چطور این مدل رو به یه API تبدیل کنید که بقیه بتونن استفاده کنن؟ چطور نسخهبندی دادهها و مدلها رو مدیریت کنید؟ چطور مطمئن بشید مدل بعد از چند هفته هنوز درست کار میکنه؟ این دوره دقیقاً همون مهارتهایی رو بهتون میده که جواب این سوالهاست.
اگر دانشجو هستید یا تازه وارد بازار کار شدید، این بوتکمپ میتونه پل بین «دانش آکادمیک» و «نیاز صنعت» باشه. خیلی از شرکتها الان دنبال کسی هستن که هم مدل بسازه، هم بتونه اون رو به تولید ببره — و این دوره همون ترکیب رو بهتون یاد میده.
مشخصات دوره در یک نگاه
مشخصه
جزئیات
عنوان دوره
بوتکمپ جامع MLOps با بیش از ۱۰ پروژه عملی یادگیری ماشین
سطح
مقدماتی تا پیشرفته
پیشنیاز
آشنایی پایه با پایتون (بخش پیشنیاز پایتون هم در دوره پوشش داده شده)
تعداد فصلها
۲۳ فصل
تمرکز اصلی
MLOps، استقرار مدل، پایپلاین، مانیتورینگ
وضعیت قیمت
دارای تخفیف ویژه 🎯
محتوای دوره به تفکیک فصلها
شماره
عنوان فصل
تعداد جلسات
مدت زمان
1
محیطهای توسعه (IDE) و ویرایشگرهای کد
3 جلسه
00:26 ساعت
2
پیشنیازهای پایتون
39 جلسه
11:04 ساعت
3
آموزش کامل فلاسک (Flask) – از مبتدی تا پیشرفته
6 جلسه
01:46 ساعت
4
آموزش کامل Git و GitHub
3 جلسه
00:51 ساعت
5
آموزش کامل MLflow
9 جلسه
01:38 ساعت
6
یکپارچهسازی پروژههای یادگیری ماشین با MLflow Tracking
2 جلسه
00:34 ساعت
7
ساخت مدل شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و یکپارچهسازی با MLflow
2 جلسه
00:47 ساعت
8
شروع کار با DVC (کنترل نسخه دادهها)
1 جلسه
00:24 ساعت
9
شروع کار با Dagshub
3 جلسه
00:32 ساعت
10
پیادهسازی کامل پایپلاین ML با Git، DVC، MLflow و Dagshub
6 جلسه
01:26 ساعت
11
استفاده از MLflow با سرویس ابری AWS
5 جلسه
00:58 ساعت
12
آموزش کامل داکر از مبتدی تا پیشرفته
9 جلسه
01:38 ساعت
13
شروع کار با Apache Airflow
7 جلسه
01:26 ساعت
14
شروع کار با TaskFlow API در Apache Airflow
8 جلسه
01:34 ساعت
15
معرفی GitHub Actions
3 جلسه
01:07 ساعت
16
پیادهسازی کامل گردشکار GitHub Actions با Docker Hub
5 جلسه
00:42 ساعت
17
اولین پروژه جامع علم داده با استقرار
10 جلسه
03:43 ساعت
18
پروژه جامع MLOps با پایپلاین ETL – سیستم امنیت شبکه
25 جلسه
07:41 ساعت
19
پروژه جامع علم داده با استقرار چندگانه در AWS و Azure
11 جلسه
05:14 ساعت
20
پروژه کامل NLP با HuggingFace و Transformers
10 جلسه
03:07 ساعت
21
ساخت، آموزش، استقرار و Endpoint با AWS SageMaker
5 جلسه
01:11 ساعت
22
Grafana – مصورسازی و پایش دادهها
3 جلسه
00:34 ساعت
23
هوش مصنوعی مولد (Generative AI) با AWS LLMO
بوتکمپ جامع MLOps با ۱۰+ پروژه عملی یادگیری ماشین
ثبت