DevOps و DataOps و MLOps لتطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI)

يتطلب تطوير البرمجيات الحديثة أكثر من مجرد كتابة التعليمات البرمجية؛ إنه يتطلب تكاملاً سلساً بين التطوير وإدارة البيانات وعمليات التعلم الآلي. توفر هذه الدورة مساراً واضحاً لأي شخص يتطلع إلى سد الفجوة بين بناء نموذج وتشغيله في بيئة إنتاج. ستكتسب فهماً شاملاً لكيفية إدارة دورة الحياة الكاملة لتطبيق الذكاء الاصطناعي (AI)، بدءاً من استيعاب البيانات الأولي وصولاً إلى المراقبة المستمرة للنموذج. من خلال التركيز على سير العمل المؤتمت والبرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي (AI)، ستتعلم بناء أنظمة قابلة للتوسع وموثوقة وفعالة. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لـ DevOps و DataOps و MLOps - تطبيق تقنيات البرمجة الزوجية بمساعدة الذكاء الاصطناعي (AI) لتبسيط دورات التطوير - بناء مسارات بيانات مؤتمتة لتدريب النماذج بشكل متسق - تهيئة التكامل والتسليم المستمر (CI/CD) للتعلم الآلي - التدرب على تقديم النماذج عبر أطر عمل الويب و APIs - تطبيق إمكانية المراقبة الأساسية لمراقبة أداء النموذج في مرحلة الإنتاج تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والفلسفة الجوهرية وراء التميز التشغيلي، ثم تنتقل إلى التطبيق العملي لسير العمل هذه. ستقرأ شروحات مفصلة وتدرس أمثلة للتعليمات البرمجية التي توضح كيفية ربط هذه التخصصات المختلفة. تم تصميم هذه الدورة لعلماء البيانات والمحللين ومهندسي البرمجيات المبتدئين الذين يرغبون في فهم الجانب التشغيلي للذكاء الاصطناعي (AI). لا تتطلب خبرة سابقة في DevOps أو البنية التحتية السحابية. ابدأ بإتقان سير العمليات التشغيلية التي تدعم الذكاء الاصطناعي (AI) الحديث اليوم.