التعلم الآلي في بيئة الإنتاج
دورة عملية تشرح نقل نماذج التعلم الآلي إلى بيئة الإنتاج، مع تغطية النشر والمراقبة وخطوط البيانات وممارسات MLOps لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتوسّع وموثوقة.
انشأ من قبل ZAKA آخر تحديث : ٢٢ - أكتوبر - ٢٠٢٦ ١٠:١٩ صباحا
محتويات الدورة
-
Course Introduction
-
لمرحلة الأولى: التخطيط وإعداد المشروع
-
المرحلة الثانية: جمع البيانات وتصنيفها
-
المرحلة الثالثة: تدريب النموذج واكتشاف الأخطاء فيه وتصحيحها
- المرحلة الثالثة: تدريب النموذج واكتشاف الأخطاء فيه وتصحيحها
- كتابة الأكواد البرمجية
- كيفية استخدام Git؟
- تطبيق عملي: كيفية استخدام Git
- الأجهزة الحاسوبية
- الحوسبة السحابية
- أوامر نظام لينكس
- تدريب النموذج
- تطبيق عملي: تتبّع التجارب باستخدام MLflow – الجزء الأول
- تطبيق عملي: تتبّع التجارب باستخدام MLflow – الجزء الثاني
- عرض توضيحي: استخدام AWS SageMaker – الجزء الأول
- عرض توضيحي: استخدام AWS SageMaker – الجزء الثاني
- اختبار النموذج
- اختبار أنظمة تعلّم الآلة
- ملخّص الوحدة
-
المرحلة الرابعة: نشر النموذج ومراقبة أدائه
- المرحلة الرابعة: نشر النموذج ومراقبة أدائه
- نشر نماذج تعلّم الآلة وإتاحتها للاستخدام
- النشر على المنصّات السحابية
- تطبيق عملي: نشر نماذج تعلّم الآلة باستخدام Flask وDocker
- تحسين الأداء
- تطبيق عملي: ضغط نماذج تعلّم الآلة
- نشر النماذج على الأجهزة الطرفية
- مراقبة أداء النموذج
- عمليات تعلّم الآلة (MLOps)
- ملخّص الوحدة
-
ختام الدورة التدريبية
متطلبات
الوصف
بناء نموذج للتعلّم الآلي أمر مثير، ولكن ماذا يحدث عندما يحين الوقت لتطبيق هذا النموذج في العالم الحقيقي؟
إن تطوير نموذج دقيق للتعلّم الآلي ليس سوى البداية، فالتحدي الحقيقي يكمن في نشر هذه النماذج وتشغيلها وصيانتها وتوسيع نطاق استخدامها، لتحويلها إلى حلول فعّالة تحقق قيمة حقيقية خارج بيئة التطوير.
تأخذك دورة تطبيق التعلّم الآلي في بيئات الإنتاج (Machine Learning in Production) إلى ما هو أبعد من تدريب النماذج، لتعرّفك على العالم العملي لعمليات التعلّم الآلي (MLOps).
ستتعلّم كيفية نشر نماذج التعلّم الآلي، وبناء خطوط معالجة البيانات، ومراقبة أداء النماذج، وإدارة التحديثات، والحفاظ على كفاءة الأنظمة وموثوقيتها.
ومن خلال المفاهيم المرتبطة باحتياجات سوق العمل والتطبيقات العملية، ستكتسب المهارات اللازمة للانتقال بحلول التعلّم الآلي من مرحلة التجربة والتطوير إلى التطبيق الفعلي في بيئات العمل.
لا تتوقف عند بناء النماذج! تعلّم كيف تحوّلها إلى حلول ذكية قابلة للتطوير والتوسّع، وقادرة على إحداث تأثير حقيقي!
.
ما يحتويه:
-
٠ ثانية , فيديو حسب الطلب
-
43 محاضرات
-
2 مسابقة الامتحان
-
الوصول على الهاتف المحمول والتلفزيون
-
شهادة إتمام
معاينة المقرر الدراسي
التعلم الآلي في بيئة الإنتاج
| SNo | Teacher Name | Date | From | Until | Conference Tool | Join Session |
|---|
