دوره آموزشی یادگیری ماشین با SageMaker

با گسترش استفاده از هوش مصنوعی در سازمان‌ها، توانایی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های Machine Learning (یادگیری ماشین) در محیط‌های ابری به یکی از مهارت‌های کلیدی برای متخصصان فناوری تبدیل شده است. سازمان‌ها دیگر تنها به ساخت مدل‌های آزمایشی نیاز ندارند؛ بلکه باید بتوانند مدل‌های یادگیری ماشین را در مقیاس بزرگ، با قابلیت اطمینان بالا، امنیت مناسب و فرآیندهای خودکار در محیط‌های Production اجرا و مدیریت کنند.

این دوره یک مسیر عملی برای یادگیری طراحی و استقرار راهکارهای مقیاس‌پذیر یادگیری ماشین در AWS (Amazon Web Services) ارائه می‌دهد. Nick Garner در این دوره به شما نشان می‌دهد چگونه از سرویس‌های ابری AWS برای ساخت معماری‌های حرفه‌ای ML استفاده کنید و فرآیند تبدیل داده خام به یک سیستم هوشمند عملیاتی را مدیریت نمایید.

در ابتدای دوره، با مفاهیم اصلی ساخت راهکارهای Machine Learning مبتنی بر Cloud آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه معماری‌های مناسب برای پروژه‌های داده‌محور طراحی کنید. سپس فرآیند آماده‌سازی داده‌ها (Data Preparation)، دریافت داده (Data Ingestion)، تبدیل داده (Data Transformation) و پاک‌سازی داده‌ها (Data Cleaning) با استفاده از ابزارهای AWS بررسی می‌شود.

یکی از بخش‌های مهم دوره به کار با Amazon SageMaker (آمازون سیج‌میکر) و قابلیت SageMaker Pipelines (پایپ‌لاین‌های سیج‌میکر) اختصاص دارد. در این بخش یاد می‌گیرید چگونه جریان‌های کاری کامل یادگیری ماشین را طراحی کنید تا مراحل آماده‌سازی داده، آموزش مدل، ارزیابی، استقرار و مدیریت مدل به‌صورت خودکار انجام شوند.

در ادامه، با اصول ایجاد End-to-End ML Workflows (گردش‌کارهای کامل یادگیری ماشین) آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه فرآیندهای توسعه و استقرار مدل‌ها را با استفاده از اتوماسیون بهینه کنید. همچنین مفاهیم CI/CD Pipeline (پایپ‌لاین یکپارچه‌سازی و استقرار مداوم) برای پروژه‌های Machine Learning بررسی می‌شود تا بتوانید مدل‌ها را سریع‌تر و با خطای کمتر در محیط‌های واقعی منتشر کنید.

این دوره همچنین به موضوعات مهم عملیاتی مانند مانیتورینگ مدل‌ها (ML Monitoring)، امنیت سیستم‌های یادگیری ماشین (ML Security) و بهینه‌سازی عملکرد راهکارهای مبتنی بر AWS می‌پردازد. شما یاد می‌گیرید چگونه سیستم‌های ML را پس از استقرار مدیریت کنید، مشکلات احتمالی را شناسایی کنید و زیرساخت را برای استفاده در مقیاس سازمانی آماده نگه دارید.

با ترکیب آموزش‌های تئوری و پروژه‌های عملی، این دوره شما را برای طراحی معماری‌های آماده Production در حوزه یادگیری ماشین آماده می‌کند. محتوای دوره برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، دانشمندان داده، مهندسان Machine Learning و متخصصان DevOps طراحی شده است که قصد دارند مهارت‌های خود را در زمینه Cloud-Based ML Engineering ارتقا دهند.

پس از پایان این دوره، توانایی طراحی، ساخت، خودکارسازی، استقرار و مدیریت سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر در AWS را خواهید داشت و می‌توانید راهکارهای ML حرفه‌ای و آماده استفاده در محیط‌های واقعی سازمانی ایجاد کنید.

🎯 اهداف یادگیری
طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر Machine Learning در محیط ابری AWS
آماده‌سازی، دریافت، تبدیل و پاک‌سازی داده‌ها برای پروژه‌های یادگیری ماشین
استفاده از Amazon SageMaker Pipelines برای ایجاد گردش‌کارهای خودکار ML
ساخت و استقرار End-to-End Machine Learning Workflows
پیاده‌سازی فرآیندهای CI/CD برای توسعه و Deployment مدل‌های یادگیری ماشین
مدیریت چرخه عمر مدل‌های ML در محیط‌های Production
پایش عملکرد مدل‌ها و شناسایی مشکلات عملیاتی در سیستم‌های یادگیری ماشین
اعمال Best Practiceهای امنیتی برای محافظت از سیستم‌های ML مبتنی بر Cloud
بهینه‌سازی عملکرد و قابلیت اطمینان راهکارهای Machine Learning در AWS
توسعه راهکارهای Production-Ready ML برای کاربردهای واقعی سازمانی