مهندس MLOps

این دوره به موضوعات کلیدی مانند کانتینرسازی، سرویس‌دهی مدل، یکپارچه‌سازی و استقرار مداوم (CI/CD) و نظارت پیشرفته در تولید می‌پردازد. ابزارهایی نظیر Docker، Kubernetes، TensorFlow Serving و Prometheus برای تسهیل خودکارسازی و مقیاس‌پذیری معرفی می‌شوند. با تکمیل این دوره، یادگیرندگان به بهترین شیوه‌های استقرار مدل‌های هوشمند، مقابله با چالش‌هایی مانند انحراف مدل و مقیاس‌پذیری و ایجاد جریان‌های کاری قوی و بازتولیدپذیر مسلط می‌شوند که اجزای ضروری نقشه راه مهندسی هوش مصنوعی هستند.