عن الدورة
تُرشد هذه الدورة المتقدمة المتعلمين خلال اختبار وتصحيح أخطاء خطوط أنابيب تعلم الآلة المبنية باستخدام جافا، مع الاعتماد على أدوات متخصصة مثل JUnit وMockito وأتمتة CI/CD عبر GitHub Actions. تتضمن الدورة كتابة اختبارات وحدة وتكامل قوية لمكونات مثل EntropyCalculator وNormalizer، وتحليل مشاكل عشوائية وتقلبات في الأداء، وتطبيق استراتيجيات لضمان استمرارية النتائج مثل استخدام بذور عشوائية ثابتة. تهدف الدورة إلى تمكين المهندسين والمطورين ذوي الخبرة في جافا من رفع جودة البرمجيات المخصصة لتعلم الآلة وتعزيز بيئات DevOps المتقدمة.
ماذا ستتعلم
- تطبيق JUnit وMockito لإنشاء وتشغيل اختبارات الوحدة والتكامل في مكونات ML بجافا
- تحليل سجلات CI/CD للكشف عن الأنماط غير المتسقة في اختبار ML وحلها
- تصحيح أعطال خط أنابيب ML باستخدام التحكم في الاستنساخ والبذور العشوائية الثابتة
المتطلبات المسبقة
- خبرة عملية سابقة في المفاهيم الأساسية للدورة
- القدرة على تطبيق الأدوات والأساليب بشكل مستقل
المدرسون
Starweaver
Global Leaders in Professional & Technology Education
Parul Wadehra
AI & GenAI Trainer | LLMs, RAG, Agents, LoRA, Fine-Tuning | Global Instructor â Java, Python, Data Analytics, ML | Corporate & Social Tech Coach | Freelance Developer