پی سی دانلود - mlops

این دوره آموزشی با هدف تبدیل کردن علاقه‌مندان به مهندسان خبره هوش مصنوعی طراحی شده است و مسیری شفاف و گام‌به‌گام را برای یادگیری پیش روی مخاطب قرار می‌دهد. در این برنامه آموزشی، تمرکز تنها بر ارائه تئوری‌ها و مفاهیم انتزاعی نیست، بلکه شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه سیستم‌های هوشمند واقعی را از صفر طراحی کرده و بسازند. یکی از ویژگی‌های برجسته این دوره، ایجاد درک عمیق از چرایی عملکرد الگوریتم‌هاست؛ به طوری که دانشجو صرفاً یک اپراتور ابزار نباشد، بلکه منطق پشت هر فناوری را به درستی درک کند.
در طول مسیر آموزشی، نحوه اتصال اجزای مختلف هوش مصنوعی از جمله داده‌کاوی، یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و مهندسی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مورد بررسی قرار می‌گیرد. برخلاف بسیاری از دوره‌های مشابه که ابزارها را به صورت جزیره‌ای و جداگانه آموزش می‌دهند، این دوره بر روی یکپارچه‌سازی تمام این تخصص‌ها در قالب یک «جریان کاری مهندسی» (Workflow) تمرکز دارد؛ دقیقاً همان روشی که در صنایع پیشرو و پروژه‌های بزرگ تجاری در سطح جهان به کار گرفته می‌شود.
در دوره آموزشی Full Stack AI Engineering Bootcamp با فرآیند جامع طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند در صنعت آشنا خواهید شد.

دنیای امروز تحت تأثیر مدل‌های زبانی بزرگ یا همان LLMها قرار گرفته است؛ سیستم‌های پیشرفته‌ای که هسته اصلی ابزارهایی مانند ChatGPT را تشکیل می‌دهند. این مدل‌ها بر اساس حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند تا توانایی درک دستورات پیچیده، تولید محتوای خلاقانه، استدلال منطقی بر اساس متن و حتی استفاده از ابزارهای جانبی برای انجام وظایف خاص را داشته باشند. با این حال، نویسنده متن معتقد است که ساخت یک اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی که در سطح تجاری و تولیدی قابل اعتماد باشد، فراتر از نوشتن چند دستور ساده یا به اصطلاح "Prompting" است. برای رسیدن به یک خروجی پایدار، برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان باید با معماری زیرساختی این مدل‌ها آشنا شوند.
در دوره آموزشی LLM Engineering: Build Production-Ready AI Systems مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و تکنیک‌های پیشرفته توسعه هوش مصنوعی با نحوه ساخت اپلیکیشن‌های حرفه‌ای و مبتنی بر هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی با هدف توانمندسازی متخصصان برای مدیریت کامل پروژه‌های هوش مصنوعی طراحی شده است و شرکت‌کنندگان را با تمامی مراحل حیاتی در جریان کاری یادگیری ماشین آشنا می‌کند. در دنیای امروز که داده‌ها نقش محوری ایفا می‌کنند، یادگیری نحوه تعامل با زیرساخت‌های ابری به یک ضرورت تبدیل شده است. این برنامه آموزشی به دانش‌جویان می‌آموزد که چگونه داده‌های خام را به شکلی موثر آماده‌سازی کنند، مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین را آموزش دهند و در نهایت آن‌ها را در یک محیط حرفه‌ای و امن مستقر سازند.
هدایت این دوره بر عهده «اسکات پلچر»، یکی از کارشناسان برجسته حوزه AWS است. او با تکیه بر تجربیات عملی خود، مفاهیم انتزاعی را به مهارت‌های کاربردی تبدیل می‌کند. تمرکز اصلی آموزش بر روی سرویس‌های کلیدی آمازون مانند Amazon SageMaker و AWS Glue معطوف شده است. این ابزارها به مهندسان اجازه می‌دهند تا فرآیندهای پیچیده مهندسی داده و یادگیری ماشین را ساده‌سازی کرده و سرعت اجرای پروژه‌ها را به شکل چشم‌گیری افزایش دهند.
در دوره آموزشی AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) با چرخه حیات یادگیری ماشین در محیط ابری آمازون آشنا خواهید شد.

دوره «راهنمای کامل زیرساخت هوش مصنوعی: از صفر تا صد»، یک برنامه نهایی و کامل از ابتدا تا انتها است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا بر زیرساخت مورد نیاز برای هوش مصنوعی به تسلط برسند. فرقی نمی‌کند که فرد یک مهندس مشتاق هوش مصنوعی، دانشمند داده، یا متخصص یادگیری ماشین باشد، این دوره او را از اصول بسیار اولیه لینوکس، رایانش ابری و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) تا مباحث پیشرفته‌تری مانند آموزش توزیع‌شده، ارکستراسیون کوبرنتیس، عملیات یادگیری ماشین (MLOps)، قابلیت مشاهده (Observability)، و استقرار هوش مصنوعی در لبه (Edge AI) هدایت می‌کند. در طول فقط ۵۲ هفته، شرکت‌کننده از راه‌اندازی اولین ماشین مجازی GPU خود به مرحله طراحی و ارائه یک سیستم کامل زیرساخت هوش مصنوعی در سطح سازمانی و آماده تولید (Production) پیشرفت خواهد کرد. این برنامه درسی جامع تضمین می‌کند که فرد هم مبانی نظری و هم مهارت‌های عملی مورد نیاز برای موفقیت در دنیای پرشتاب و در حال تحول زیرساخت هوش مصنوعی را کسب می‌کند. دوره با مبانی آغاز می‌شود: اینکه زیرساخت هوش مصنوعی چیست، چرا اهمیت دارد، و چگونه CPU، GPU و TPU (واحدهای پردازشی تنسور) به بار کاری مدرن هوش مصنوعی قدرت می‌دهند. شرکت‌کنندگان اصول اساسی لینوکس را می‌آموزند، زیرساخت‌های ابری در AWS، گوگل کلود و آژور را بررسی می‌کنند و اعتماد به نفس لازم برای راه‌اندازی نمونه‌های محاسباتی GPU را به دست می‌آورند. از آنجا، آنها وارد مفاهیم کانتینرسازی با داکر، ارکستراسیون با کوبرنتیس و اتوماسیون با نمودارهای Helm می‌شوند—مهارت‌هایی که هر مهندس هوش مصنوعی باید بر آنها مسلط شود.
در دوره آموزشی The Complete Guide to AI Infrastructure: Zero to Hero با طراحی و اجرای یک سیستم کامل و آماده به کار زیرساخت هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

دوره Master RAG for AI + DevOps، دوره‌ای آموزشی است که شما را با تکنیک‌های پیشرفته Retrieval Augmented Generation یا به اختصار RAG و کاربردهای آن در دنیای واقعی آشنا می‌کند. این دوره از آماده‌سازی داده‌ها تا ساخت بازیاب‌ها، استفاده از پایگاه داده‌های برداری و اتصال همه آن‌ها به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند Gemini را به صورت گام‌به‌گام به شما آموزش می‌دهد. هدف این دوره، ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمند و حساس به محتواست. این دوره برای افرادی طراحی شده که به دنبال یادگیری مفاهیم تئوری و پیاده‌سازی عملی RAG هستند، به ویژه در حوزه‌هایی مانند DevOps و هوش مصنوعی سازمانی. هر جلسه از دوره بر مباحث جلسه قبل بنا شده و به تدریج به شما کمک می‌کند تا بر جریان کاری RAG، از اصول پایه تا موضوعات پیشرفته، مسلط شوید. در طول این دوره، شما با بارگذاری‌کننده‌های اسناد، تکه‌تکه‌کردن (chunking)، جاسازی‌ها (embeddings) و جستجوی برداری آشنا می‌شوید. با استفاده از مثال‌های دنیای واقعی در زمینه DevOps، مانند عیب‌یابی کانتینرها و مدیریت پیکربندی‌های پویا، کاربرد این مفاهیم را به صورت عملی یاد می‌گیرید و متوجه می‌شوید که RAG چگونه محدودیت‌های LLM‌ها را برطرف می‌کند. این دوره، یک سفر کامل از تئوری تا عمل برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته است.
در دوره آموزشی Master RAG for AI + DevOps با تکنیک RAG برای هوش مصنوعی و DevOps آشنا خواهید شد.

این دوره جامع و عملی در زمینه LLMOps برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، مهندسان MLOps و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده است. هدف آن، آموزش ساخت، مدیریت و استقرار LLM‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از ابزارهای پیشرفته و فناوری‌های مدرن مبتنی بر رایانش ابری است. در این دوره، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه فاصله بین ساخت برنامه‌های قدرتمند LLM و استقرار آن‌ها در محیط‌های تولید واقعی را با استفاده از ابزارهایی مانند GitHub، Jenkins، Docker، Kubernetes، FastAPI، سرویس‌های ابری (AWS و GCP) و خطوط لوله CI/CD از بین ببرند. در طول این دوره، چندین پروژه کاربردی و جامع پیاده‌سازی می‌شود. این پروژه‌ها نحوه‌ی عملیاتی کردن مدل‌های HuggingFace Transformers، مدل‌های بهینه‌سازی‌شده و استقرار APIهای Groq را به همراه نظارت بر عملکرد با استفاده از Prometheus، Grafana و SonarQube نشان می‌دهند. همچنین، شرکت‌کنندگان مدیریت زیرساخت و هماهنگ‌سازی را با استفاده از Kubernetes (Minikube و GKE)، AWS Fargate و Google Artifact Registry (GAR) یاد خواهند گرفت.
در دوره آموزشی LLMOps And AIOps Bootcamp With 9+ End To End Projects با استقرار و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های تولیدی آشنا خواهید شد.

زمانی که تیم‌ها با مدل‌های یادگیری ماشین کار می‌کنند، تغییر ویژگی‌ها، مجموعه‌داده‌های مختلف، الگوریتم‌های جدید و منابع محاسباتی منحصربه‌فرد، همگی بر عملکرد یک مدل یادگیری ماشین تأثیر می‌گذارند. پیگیری تمام این موارد می‌تواند پیچیده باشد. با ابزارهایی مانند DVC، MLFlow و AWS، می‌توان این چالش را برطرف کرد. Milecia McGregor، متخصص نرم‌افزار با یک دهه تجربه در حوزه‌های مختلف فناوری، نحوه استفاده از ابزارهای MLOps را برای بهبود یادگیری ماشین و خودکارسازی برخی از مراحل فرآیند نمایش می‌دهد. Milecia McGregor دارای مدرک کارشناسی ارشد در مهندسی مکانیک و هوافضا است و در زمینه یادگیری ماشین برای رابط‌های انسان و کامپیوتر در وسایل نقلیه خودران فعالیت داشته است. او در حوزه‌های مختلفی از جمله توسعه فرانت‌اند و بک‌اند، علم داده، رباتیک، DevOps، امنیت سایبری، واقعیت مجازی و سایر زمینه‌ها کار کرده است. Milecia در پروژه‌هایی مانند Mozilla VPN و برنامه‌هایی که با سیگنال‌های مغزی کار می‌کنند، مشارکت داشته است. او همچنین یک سخنران بین‌المللی در جامعه فناوری است و در مورد موضوعات مختلفی در چندین زبان برنامه‌نویسی سخنرانی می‌کند. تجربیات گسترده او در حوزه‌های مختلف فناوری، از جمله تجربه عملی با سیستم‌های پیچیده و داده‌های حساس، او را به فردی ایده‌آل برای آموزش این ابزارها تبدیل کرده است. در این دوره، او دانش عملی خود را به اشتراک می‌گذارد تا به شرکت‌کنندگان کمک کند تا چالش‌های مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین را به طور موثرتری حل کنند و فرآیند توسعه و استقرار را بهینه‌سازی کنند. این دوره بر رویکردهای عملی تمرکز دارد و شرکت‌کنندگان را با مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی MLOps در پروژه‌های خود آشنا می‌کند.
در دوره آموزشی Learn MLOps for Machine Learning با ابزارها و روش‌های بهبود و خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را با مبانی علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا می‌کند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا از طریق پروژه‌های عملی، مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار را کسب کنند. این دوره با رویکرد یادگیری از طریق انجام دادن، مفاهیم پیچیده را به شیوه‌ای ساده و کاربردی ارائه می‌دهد و شامل مباحثی از جمله برنامه‌نویسی پایتون، آمار و ریاضیات مورد نیاز، تکنیک‌های پیش‌پردازش و تحلیل داده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده و بدون نظارت، و همچنین مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی مولد و عامل‌محور می‌باشد. علاوه بر آموزش‌های فنی، این دوره راهنمایی‌های لازم برای ساخت رزومه و موفقیت در مصاحبه‌های شغلی را نیز ارائه می‌دهد تا شرکت‌کنندگان بتوانند با آمادگی کامل وارد حوزه علوم داده شوند.
در دوره آموزشی Full Stack Data Science with GenAI با مفاهیم و کاربردهای علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک بوت کمپ عملی است که برای انتقال متخصصان DevOps و زیرساخت به حوزه MLOps طراحی شده است. شرکت‌کنندگان در این دوره با استفاده از یک مثال واقعی، کل فرآیند MLOps از پردازش داده‌ها و آزمایش مدل تا استقرار در محیط تولید با استفاده از ابزارهایی مانند Docker، MLFlow، Kubernetes و Seldon Core را به صورت عملی تجربه خواهند کرد. آن‌ها همچنین با مفاهیم CI/CD برای خطوط لوله ML و نظارت بر استقرارها آشنا خواهند شد.
در دوره آموزشی DevOps to MLOps Bootcamp: Build & Deploy MLSystems End-2-End با مفاهیم و ابزارهای کلیدی MLOps آشنا خواهید شد و نحوه خودکارسازی گردش‌های کاری یادگیری ماشین را فرا خواهید گرفت.