کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش MLOps (عملیات یادگیری ماشینی) مبانی

MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: این دوره شرکت کنندگان را با ابزارهای MLOps و بهترین شیوه ها برای استقرار، ارزیابی، نظارت و اجرای سیستم های تولید ML در Google Cloud آشنا می کند. این دوره شرکت کنندگان را با ابزار MLOps و بهترین شیوه ها برای استقرار، ارزیابی، نظارت و اجرای سیستم های ML تولید در Google Cloud آشنا می کند. MLOps رشته‌ای است که بر استقرار، آزمایش، نظارت و اتوماسیون سیستم‌های ML در تولید متمرکز است. متخصصان مهندسی یادگیری ماشین از ابزارهایی برای بهبود مستمر و ارزیابی مدل‌های مستقر استفاده می‌کنند. آنها با دانشمندان داده کار می کنند (یا می توانند باشند) که مدل هایی را توسعه می دهند تا سرعت و دقت را در به کارگیری بهترین مدل ها فراهم کنند.
سرفصل ها و درس ها

به MLOps Fundamentals خوش آمدید Welcome to MLOps Fundamentals

  • معرفی دوره Course Introduction

چرا و چه زمانی به MLO ها نیاز داریم Why and When do we Need MLOps

  • نقاط درد دانشمندان داده Data Scientists’ Pain Points

  • مفهوم DevOps در ML The concept of DevOps in ML

  • چرخه زندگی یادگیری ماشینی Machine Learning Lifecycle

آشنایی با اجزای اصلی Kubernetes (اختیاری) Understanding the Main Kubernetes Components (Optional)

  • معرفی Introduction

  • معرفی کانتینرها Introduction to Containers

  • کانتینرها و تصاویر کانتینر Containers and Container Images

  • معرفی آزمایشگاه Lab Intro

  • Pluralsight: شروع به کار با GCP و Qwiklabs Pluralsight: Getting Started with GCP and Qwiklabs

  • آزمایشگاه: کار با Cloud Build Lab: Working with Cloud Build

  • محلول آزمایشگاهی Lab solution

  • مقدمه ای بر Kubernetes Introduction to Kubernetes

  • مقدمه ای بر Google Kubernetes Engine Introduction to Google Kubernetes Engine

  • محاسبه جزئیات گزینه ها Compute Options Detail

  • مفاهیم Kubernetes Kubernetes Concepts

  • هواپیمای کنترلی کوبرنتیس The Kubernetes Control Plane

  • مفاهیم موتور Google Kubernetes Google Kubernetes Engine Concepts

  • معرفی آزمایشگاه Lab Intro

  • آزمایشگاه: استقرار Google Kubernetes Engine Lab: Deploying Google Kubernetes Engine

  • محلول آزمایشگاهی Lab solution

  • استقرارها Deployments

  • راه های ایجاد استقرار Ways to Create Deployments

  • خدمات و مقیاس بندی Services and Scaling

  • به روز رسانی استقرارها Updating Deployments

  • به روز رسانی های چرخشی Rolling Updates

  • استقرارهای سبز-آبی Blue-Green Deployments

  • استقرار قناری Canary Deployments

  • مدیریت استقرارها Managing Deployments

  • معرفی آزمایشگاه Lab Intro

  • آزمایشگاه: ایجاد استقرار موتور Google Kubernetes Lab: Creating Google Kubernetes Engine Deployments

  • جابز و کرون جابز Jobs and CronJobs

  • مشاغل موازی Parallel Jobs

  • کرون جابز CronJobs

مقدمه ای بر خطوط لوله پلتفرم هوش مصنوعی Introduction to AI Platform Pipelines

  • بررسی اجمالی Overview

  • مقدمه ای بر خطوط لوله پلتفرم هوش مصنوعی Introduction to AI Platform Pipelines

  • مفاهیم Concepts

  • چه موقع باید استفاده کرد When to use

  • زیست بوم Ecosystem

  • آزمایشگاه: اجرای خطوط لوله پلتفرم هوش مصنوعی Lab: Running AI Platform Pipelines

  • راه حل آزمایشگاهی Lab Solution

آموزش، تنظیم و ارائه خدمات در بستر هوش مصنوعی Training, Tuning and Serving on AI Platform

  • نمای کلی سیستم و مفاهیم System and concepts overview

  • ایجاد یک مجموعه داده قابل تکرار Create a reproducible dataset

  • پیاده سازی یک مدل قابل تنظیم Implement a tunable model

  • یک ظرف آموزشی بسازید و هل دهید Build and push a training container

  • آموزش و کوک کردن یک مدل Train and tune a model

  • سرویس و درخواست مدل Serve and query a model

  • معرفی آزمایشگاه Lab Intro

  • آزمایشگاه: استفاده از کانتینرهای سفارشی با آموزش پلتفرم هوش مصنوعی Lab: Using custom containers with AI Platform Training

  • راه حل آزمایشگاهی Lab Solution

خطوط لوله Kubeflow در پلتفرم هوش مصنوعی Kubeflow Pipelines on AI Platform

  • نمای کلی سیستم و مفهوم System and concept overview

  • توصیف خط لوله Kubeflow با KF DSL Describing a Kubeflow Pipeline with KF DSL

  • اجزای از پیش ساخته شده Pre-built components

  • اجزای سبک وزن پایتون Lightweight Python Components

  • اجزای سفارشی Custom components

  • کامپایل، آپلود و اجرا کنید Compile, Upload and Run

  • معرفی آزمایشگاه: خط لوله آموزش مداوم با خط لوله Kubeflow و پلتفرم هوش مصنوعی ابری Lab Intro: Continuous Training Pipeline with Kubeflow Pipeline and Cloud AI Platform

  • آزمایشگاه: خط لوله آموزش مداوم با خط لوله Kubeflow و پلتفرم هوش مصنوعی ابری Lab: Continuous Training Pipeline with Kubeflow Pipeline and Cloud AI Platform

  • راه حل آزمایشگاهی Lab Solution

CI/CD برای خطوط لوله Kubeflow در پلتفرم هوش مصنوعی CI/CD for Kubeflow Pipelines on AI Platform

  • نمای کلی مفهوم Concept Overview

  • سازندگان ساخت ابر Cloud Build Builders

  • پیکربندی ساخت ابر Cloud Build Configuration

  • محرک های ساخت ابر Cloud Build Triggers

  • معرفی آزمایشگاه Lab Intro

  • آزمایشگاه: CI/CD برای خط لوله Kubeflow Lab: CI/CD for a Kubeflow pipeline

خلاصه Summary

  • خلاصه Summary

منابع دوره Course Resources

  • منابع دوره Course Resources

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش MLOps (عملیات یادگیری ماشینی) مبانی
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
5h 32m
66
Pluralsight (پلورال سایت) pluralsight-small
10 آذر 1401 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
از 5
دارد
دارد
دارد
Google Cloud

https://donyad.com/d/d5484e

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

آموزش ماشینی دستی PyTorch

آموزش ماشینی دستی PyTorch

Hands-On PyTorch Machine Learning

با PyTorch، چارچوب یادگیری ماشین منبع باز، اصول ایجاد مدل های یادگیری ماشین را کشف کنید.

آموزش خودکارسازی یادگیری ماشین با استفاده از Databricks AutoML

آموزش خودکارسازی یادگیری ماشین با استفاده از Databricks AutoML

Automate Machine Learning Using Databricks AutoML

این دوره به شما یاد می دهد که چگونه می توانید مدل های رگرسیون، طبقه بندی و پیش بینی را با استفاده از Databricks AutoML بسازید و آموزش دهید. AutoML آماده سازی داده ها و آموزش مدل را خودکار می کند، بنابراین به شما امکان می دهد مدل هایی را بدون کد بسازید.

آموزش مدل سازی با یادگیری ماشین AWS

آموزش مدل سازی با یادگیری ماشین AWS

Modeling with AWS Machine Learning

همراه با تجربه کاری خوب و دانش در مورد نحوه آموزش و ارزیابی مدل ها ، شما باید درک خوبی از همه الگوریتم های ML ارائه شده توسط AWS داشته باشید. این دوره موارد استفاده از الگوریتم های داخلی ارائه شده توسط AWS را به شما آموزش می دهد.

آموزش GAN ها و مدل های انتشار در یادگیری ماشین

آموزش GAN ها و مدل های انتشار در یادگیری ماشین

GANs and Diffusion Models in Machine Learning

مبانی شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) و مدل‌های انتشار، دو مورد از رایج‌ترین مدل‌های مولد در یادگیری ماشین را بررسی کنید.

Google Cloud Google Cloud

ایجاد تحول دیجیتال با آموزش درخواستی

Google Cloud آموزش و گواهینامه های درخواستی را در فناوری های ابری در حال ظهور ارائه می دهد.

Google Cloud با صدها آزمایشگاه، دوره و نشان مهارت، متخصصان را قادر می‌سازد تا مهارت‌های ابری حیاتی را با سرعت خودشان ایجاد کنند. آزمایشگاه‌های عملی این شرکت اعتبارنامه‌های موقتی را به منابع واقعی ابر ارائه می‌دهند، بنابراین افراد می‌توانند Google Cloud را با استفاده از چیز واقعی یاد بگیرند. فراگیران همچنین می توانند با کسب گواهینامه های Google Cloud و/یا نشان های مهارتی که می توانند با شبکه خود به اشتراک بگذارند، تخصص خود را تأیید کنند.

در وب‌سایت رسمی Google Cloud بیشتر بیاموزید.

Pluralsight (پلورال سایت)

Pluralsight یکی از پرطرفدارترین پلتفرم‌های آموزش آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را توسعه دهند و به روز رسانی کنند. این پلتفرم دوره‌های آموزشی در زمینه‌های فناوری اطلاعات، توسعه نرم‌افزار، طراحی وب، مدیریت پروژه، و موضوعات مختلف دیگر را ارائه می‌دهد.

یکی از ویژگی‌های برجسته Pluralsight، محتوای بروز و با کیفیت آموزشی آن است. این پلتفرم با همکاری با توسعه‌دهندگان و کارشناسان معتبر، دوره‌هایی را ارائه می‌دهد که با توجه به تغییرات روزافزون در صنعت فناوری، کاربران را در جریان آخرین مفاهیم و تکنولوژی‌ها نگه می‌دارد. این امر به کاربران این اطمینان را می‌دهد که دوره‌هایی که در Pluralsight می‌پذیرند، با جدیدترین دانش‌ها و تجارب به روز شده‌اند.