• طول دوره: ۱۴ هفته
• تعداد جلسات: ۲۸ جلسه ۴ ساعته
• شروع دوره: —
• نوع دوره: حضوری / آنلاین
• مخاطب دوره: متخصصین علاقمند به استقرار و عملیاتی سازی مدل های هوش مصنوعی
• دوره های پیش نیاز: مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• مدرس دوره: وحید محمد زاده / مهدی شکری زاده
• دسترسی و امکان دانلود ویدیوهای رکورد شده کلاس

بسته‌ی مهندس MLOps برای حرفه‌ای‌هایی طراحی شده است که می‌خواهند فاصله بین توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و سیستم‌های عملیاتی تولیدی را پر کنند. این بسته دو دوره‌ی کلیدی—MLOps و چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC)—را ترکیب کرده و نقشه‌ی راه جامعی برای عملیاتی‌سازی و مدیریت مؤثر مدل‌های هوشمند ارائه می‌دهد. این برنامه بر خودکارسازی، مقیاس‌پذیری و ادغام یکپارچه‌ی جریان‌های کاری یادگیری ماشین در خطوط تولید تمرکز دارد و اطمینان می‌دهد که مدل‌ها به صورت امن، کارآمد و با مکانیزم‌های نظارتی پایدار مستقر می‌شوند.

موضوعات کلیدی شامل روش‌های DevOps، کانتینرایزیشن، توسعه API، استراتژی‌های استقرار ابری و تکنیک‌های پیشرفته نظارت می‌باشند. فراگیران با ابزارهایی مانند Docker، Kubernetes، Prometheus و FastAPI به صورت عملی کار خواهند کرد. با تسلط بر این مهارت‌ها، شرکت‌کنندگان آماده خواهند بود تا چالش‌هایی نظیر انحراف مدل، مقیاس‌پذیری و تکرارپذیری را در محیط‌های واقعی برطرف کنند. فارغ‌التحصیلان این بسته مهارت لازم برای برتری به عنوان مهندس MLOps را خواهند داشت و می‌توانند اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های هوش مصنوعی نتایج مؤثر و قابل اعتمادی ارائه می‌دهند.