كل الدورات
عن الدورة
يركز هذا المساق على تعليم كيفية تطبيق عمليات التعلم الآلي المعروفة بـ MLOps لحل مشكلات عملية عبر بيئات حقيقية. يشمل المساق جميع المراحل من إدارة البيانات، وتدريب النماذج، إلى الدمج والتسليم المستمر. يتم التركيز على استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل برمجة الأزواج باستخدام GitHub Copilot لبناء ونشر حلول تعلم آلي فعالة ومتطورة. تستهدف الدورة علم البيانات، مهندسي البرمجيات، المطورين، والمحللين الذين يعملون أو يرغبون في العمل في مجالات تعتمد على التعلم الآلي. بنهاية الدورة، سيكون الطلاب قادرين على بناء خطوط عمليات تشغيل باستخدام أدوات وتقنيات DevOps، DataOps و MLOps ونشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج بطريقة منتظمة وموثوقة.
ماذا ستتعلم
- بناء خطوط عمليات تشغيل باستخدام DevOps وDataOps وMLOps
- شرح مبادئ وممارسات MLOps بما يشمل إدارة البيانات وتدريب النماذج والتكامل المستمر
- تطوير ونشر نماذج تعلم آلي في بيئة الإنتاج باستخدام أدوات MLOps
المدرسون
N
Noah Gift
Interdisciplinary Data Science (MIDS)
A
Alfredo Deza
المواضيع
عمليات التعلم الآلي MLOps
لغة البرمجة Rust
مكتبة PyTorch
التعلم الآلي
حلول السحابة
التكامل والتسليم المستمر CI/CD
Tensorflow
Hugging Face
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
عمليات التعلم الآلي MLOps
لغة البرمجة Rust
مكتبة PyTorch
التعلم الآلي
حلول السحابة
التكامل والتسليم المستمر CI/CD
Tensorflow
Hugging Face
Big Data
Containerization
إعلان
إعلان