نشر نماذج التعلم الآلي

يفصل هذا المساق أنظمة التوصية التي تُستخدم لمشروعات التخرج، ويغطي التحديات التقنية المتعلقة بنشر المنتجات التي تعتمد على البيانات. يتيح المساق للمتعلمين بناء أنظمة توصية عملية تستطيع التنبؤ بالتقييمات أو إنشاء قوائم المنتجات ذات الصلة. كما يوضح الأدوات والتقنيات المطلوبة لنشر هذه النماذج عملياً باستخدام بايثون، مع التركيز على التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة ومراقبة أداء النماذج بعد النشر، مما يعزز القدرات المهنية في مجال MLOps وتطوير التطبيقات الذكية.

• فهم هيكلة المشاريع التفاعلية بتطبيقات بايثون
• استخدام أطر العمل الخاصة بخوادم الويب مثل Flask وDjango وDash
• اتباع أفضل الممارسات في نشر ومراقبة نماذج التعلم الآلي
• كتابة سكريبتات النشر وتسلسل النماذج وواجهات API

• معرفة متوسطة في برمجة بايثون ومبادئ التعلم الآلي