هندسة التعلم الآلي على AWS: تطوير النماذج و SageMaker

يتطلب الانتقال من نماذج التعلم الآلي المحلية إلى حلول سحابية قوية وجاهزة للإنتاج نهجاً منظماً لتطوير النماذج. يوجهك هذا الكورس النصي خلال المفاهيم الأساسية لهندسة أنظمة التعلم الآلي على AWS. ستكتسب المهارات اللازمة لاختيار الخوارزميات المناسبة، وتكوين مهام التدريب، وتحسين أداء النماذج، وإنشاء مسارات نشر موثوقة في السحابة. ماذا ستتعلم: • فهم خدمات التعلم الآلي الأساسية على AWS وأنماط البنية المعمارية الأساسية. • اختيار وتكوين خوارزميات SageMaker لمختلف مهام علم البيانات. • تحسين أداء النماذج باستخدام ضبط المعلمات الفائقة وتقنيات التدريب الموزع. • نشر النماذج إلى نقاط نهاية الإنتاج باستخدام خيارات استضافة قابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة. • تنفيذ ممارسات MLOps الحديثة، بما في ذلك مراقبة النماذج للتحول وأتمتة المسارات. • ممارسة تقييم مقاييس النماذج لضمان تنبؤات عالية الجودة بمرور الوقت. يبدأ الكورس بالمصطلحات الأساسية، والأساسيات المعمارية، ومفاهيم الأمان على AWS قبل الانتقال إلى استراتيجيات تدريب النماذج، وضبطها، ونشرها. ستقرأ تفسيرات تفصيلية، وتحلل الأنماط المعمارية، وتعمل من خلال سيناريوهات عمليّة مصممة لبناء مهاراتك. تم تصميم هذا الكورس لمهندسي السحابة الطموحين، والمطورين، وممارسي البيانات الجدد على خدمات التعلم الآلي في AWS، دون الحاجة لأي خبرة سابقة في نشر السحابة. ابدأ القراءة اليوم لبناء أساسك في هندسة التعلم الآلي على AWS.