حلول التعلم الآلي من AWS: من دورة الحياة إلى MLOps

يتطلب بناء أنظمة تعلم آلي ناجحة أكثر من مجرد تدريب نموذج؛ بل يتطلب منهجًا منظمًا لدورة الحياة بأكملها، بدءًا من إعداد البيانات وحتى مراقبة الإنتاج. يرشدك هذا المساق خلال تصميم ونشر وإدارة حلول تعلم آلي قوية على AWS. ستنتقل من فهم نظرية التعلم الآلي الأساسية إلى هيكلة مسارات جاهزة للإنتاج. ستتعلم كيفية اختيار خدمات AWS المناسبة لكل مرحلة من مراحل دورة حياة التطوير، وتقييم أداء النموذج بدقة، وتطبيق ممارسات MLOps الأساسية للحفاظ على تشغيل أنظمتك بسلاسة. ما ستتعلمه: - فهم المراحل الأساسية لدورة حياة التعلم الآلي، من استيعاب البيانات إلى نشر النموذج. - تهيئة خدمات AWS لتخزين البيانات وتدريب النماذج واستضافة نقاط النهاية بكفاءة. - تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس الرئيسية واختيار أفضل الخوارزميات لاحتياجات عملك. - تطبيق مبادئ MLOps الحديثة لأتمتة المسارات ومراقبة النماذج في مرحلة الإنتاج. - استكشاف نماذج التعلم الآلي الحديثة، بما في ذلك أنماط التكامل للنماذج التأسيسية (foundation models). يبدأ المساق بالمصطلحات الأساسية ومفاهيم دورة الحياة قبل أن يرشدك عبر أدلة مكتوبة منظمة حول تدريب النماذج وتقييمها وأتمتة المسارات. ستتدرب على هذه المفاهيم من خلال مراجعات مفاهيمية وتمارين مكتوبة مصممة لبناء ثقتك الهندسية. تم تصميم هذا المساق لمهندسي السحابة والمطورين والمتخصصين في البيانات الطموحين الجدد في مجال التعلم الآلي على AWS. لا تتطلب خبرة سابقة في التعلم الآلي أو هندسة السحابة. ابدأ في بناء مسارات عمل تعلم آلي قابلة للتوسع ومؤتمتة اليوم.