أساسيات هندسة تعلم الآلة السحابية وعمليات MLOps

يعد توسيع نطاق نماذج تعلم الآلة من دفتر ملاحظات محلي إلى بيئة إنتاج سحابية قوية ومؤتمتة أحد أهم المهارات في التكنولوجيا الحديثة. يرشدك هذا المساق عبر المبادئ الأساسية لهندسة تعلم الآلة السحابية وخطوط الأنابيب التشغيلية. ستنتقل من كتابة نصوص نماذج بسيطة إلى تصميم سير عمل ML مؤتمت وقابل للتكرار في السحابة. ستتعلم كيفية إعداد البيانات، وتدريب النماذج باستخدام تعلم الآلة الآلي (AutoML)، ونشر تلك النماذج كخدمات سحابية قابلة للتطوير. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية لأنظمة تعلم الآلة المستندة إلى السحابة ودورات حياة MLOps - تطبيق أفضل ممارسات هندسة البرمجيات لكتابة تعليمات برمجية نظيفة وقابلة للتكرار لتعلم الآلة - تكوين خطوط أنابيب تعلم الآلة الآلية لتبسيط اختيار النموذج وضبط المعلمات الفائقة - نشر نماذج تعلم الآلة المدربة كواجهات برمجة تطبيقات (APIs) وخدمات مصغرة (microservices) سحابية قابلة للتطوير وآمنة - تنفيذ خطوط أنابيب CI/CD الأساسية واستراتيجيات المراقبة المصممة خصيصًا لسير عمل تعلم الآلة - استكشاف أنماط التشغيل الحديثة بما في ذلك التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وأساسيات نشر LLM يبدأ المساق بالمصطلحات الأساسية والمفاهيم المعمارية قبل أن يرشدك عبر الخطوات العملية لبناء واختبار ونشر ومراقبة النماذج المستندة إلى السحابة. من خلال الشروحات المكتوبة الواضحة وسيناريوهات التعليمات البرمجية خطوة بخطوة، ستكتسب فهمًا عمليًا لسير عمل ML الجاهز للإنتاج. تم تصميم هذا المساق لمهندسي ML الطموحين وعلماء البيانات ومطوري البرمجيات الذين يرغبون في الانتقال إلى العمليات السحابية. لا تتطلب خبرة سابقة في هندسة السحابة، على الرغم من أن الفهم الأساسي لـ Python مفيد. ابدأ في بناء خطوط أنابيب تعلم الآلة القابلة للتطوير والمؤتمتة في السحابة اليوم.