أساسيات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

يتطلب الذكاء الاصطناعي بيئات قوية وقابلة للتوسع لتدريب ونشر النماذج بفعالية. ويُعَد فهم كيفية توفير وإدارة هذه البيئات مهارة مطلوبة بشدة في المشهد التكنولوجي اليوم. ترشدك هذه الدورة عبر المفاهيم الأساسية لإنشاء بنية تحتية قائمة على السحابة مصممة خصيصا للتعلم الآلي وأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. وستتعلم كيفية تشكيل موارد الحوسبة، وإدارة التخزين لمجموعات البيانات الضخمة، ونشر النماذج بكفاءة باستخدام معايير الصناعة الحديثة. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم والمصطلحات الأساسية للحوسبة السحابية لأعباء العمل في مجال الذكاء الاصطناعي. - تشكيل الموارد الحاسوبية القابلة للتوسيع وأجهزة التعجيل المتخصصة. - تصميم حلول تخزين فعالة لمجموعات بيانات التعلم الآلي الكبيرة الحجم. - تطبيق المبادئ الأساسية للبنية التحتية بوصفها رمزاً لتشغيل البيئة آلياً. - ممارسة نشر نماذج التعلم الآلي باستخدام أساسيات الحاويات. - تنفيذ مفاهيم عمليات MLOps الأساسية لرصد وصيانة نظم الذكاء الاصطناعي المنشورة. تبدأ الدورة بمصطلحات السحابة الأساسية والمفاهيم المعمارية الأساسية قبل الانتقال إلى تمارين عملية قائمة على النص حول توفير الموارد ونماذج النشر. وستتقدم خطوة بخطوة من خلال تشكيل الشبكات وإدارة البيانات وإنشاء خطوط أنابيب النشر الآلي. وهذه الدورة مصممة بالكامل للمبتدئين ولا تتطلب خبرة سابقة في مجال هندسة السحابة أو التعلم الآلي. 1- البدء في بناء الأساس التقني اللازم لدعم الجيل القادم من تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليوم.