عن الدورة
تتناول هذه الدورة التحديات الأمنية المرتبطة بنشر نماذج الذكاء الاصطناعي وإدارتها خلال دورة حياتها الإنتاجية. تتعرف على استراتيجيات النشر الآمنة مثل النشر الأزرق/الأخضر، النشر التدريجي، والنشر الظلي، مع أدوات تحكم في حركة المرور وآليات رد الفعل السريع. تدرس كيفية إدارة سجلات النماذج بما يشمل تتبع الإصدارات، وسجل النشأة، ومراحل الانتقال، والموافقات لضمان الأصالة والتتبع المسؤول. كما تركز على تطبيق مراقبة مستمرة لكشف تباينات في البيانات والمميزات وأداء النموذج بهدف ضمان استقراره وموثوقيته. تتضمن الدورة أيضًا طرق تأمين تحديثات النماذج عبر توقيع الملفات، تطبيق سياسات CI/CD، وخطط التراجع السريع القابلة للتدقيق. تستهدف المهندسين المختصين بالتعلم الآلي، والممارسين في MLOps وفرق DevOps لضمان انتقال سلس وآمن للنماذج من التطوير إلى الإنتاج.
ماذا ستتعلم
- تنفيذ استراتيجيات نشر آمنة مع تحكم في الحركة، بوابات صحية، وخطط تراجع
- إدارة حوكمة سجل النموذج بما يشمل الإصدارات والسجل والموافقات
- تصميم نظم مراقبة وتفعيل خطط تشغيل آلية والاستجابة للتغيرات
- تأمين عمليات التحديث عبر توقيعات رقمية وسياسات CI/CD مع إمكانيات التراجع المدقق
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمفاهيم والمصطلحات الشائعة في المجال
- الاستعداد للممارسة من خلال تمرينات تطبيقية أو دراسات حالة
المدرسون
Starweaver
Global Leaders in Professional & Technology Education
Renaldi Gondosubroto
Developer Advocate | 14x AWS Certified | PMP | CSCP