یادگیری عملی Machine Learning Operations

رویداد MLPS (Machine Learning Pipelines & Systems) یک دوره تخصصی در حوزه عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین است.
این دوره به آموزش طراحی، پیاده‌سازی و استقرار پایدار مدل‌های ML در محیط‌های تولیدی می‌پردازد.
تمرکز اصلی، ساخت Pipelineهای استاندارد برای آموزش، ارزیابی، دیپلوی و مانیتورینگ مدل‌هاست.
شرکت‌کنندگان با مفاهیم MLOps، مدیریت چرخه عمر مدل، اتوماسیون و مقیاس‌پذیری آشنا می‌شوند.
در این مسیر، ابزارهایی مانند MLflow، Airflow، Docker و FastAPI به‌صورت عملی معرفی خواهند شد.
محتوای دوره از طریق پروژه‌های واقعی در حوزه بینایی ماشین، NLP و تشخیص گفتار ارائه می‌شود.
این رویداد پلی میان توسعه مدل و بهره‌برداری صنعتی از آن در سازمان‌ها و محصولات هوشمند است.

آیا برای شرکت در این دوره نیاز به تسلط کامل بر یادگیری ماشین است؟

برای شرکت در این دوره، آشنایی پایه با مفاهیم یادگیری ماشین و تجربه کار با مدل‌های ساده کافی است. در طول دوره، مباحث عملی و کاربردی مربوط به پیاده‌سازی، استقرار و مدیریت مدل‌ها آموزش داده می‌شود.
در این دوره با چه ابزارها و فریمورک‌هایی کار خواهیم کرد؟

در این دوره با ابزارهایی مانند FastAPI، Docker، Git، MLflow، و همچنین فریمورک‌هایی نظیر scikit-learn و TensorFlow/Keras برای مدیریت چرخه عمر مدل‌ها کار خواهید کرد.
آیا در پایان دوره می‌توانم یک پروژه عملی انجام دهم؟

بله، یکی از بخش‌های کلیدی این دوره انجام پروژه عملی است که در آن یک مدل یادگیری ماشین را توسعه داده، آن را مستقر کرده و فرآیندهای مانیتورینگ و به‌روزرسانی آن را پیاده‌سازی می‌کنید.