Udemy – 2025 Deploy ML Model in Production with FastAPI and Docker 2024-12

توضیحات

2025 Deploy ML Model in Production with FastAPI and Docker، دوره آموزش استقرار مدل ML در تولید با FastAPI و Docker توسط آکادمی یودمی منتشر شده است. قدرت استقرار یکپارچه مدل ML را با دوره جامع ما، استقرار مدل ML درجه تولید با FastAPI، AWS، Docker و NGINX کشف کنید. این دوره برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان ابری طراحی شده است که آماده هستند مدل های خود را از توسعه به تولید برسانند. شما مهارت‌های مورد نیاز برای استقرار، مقیاس‌بندی و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین خود را در محیط‌های واقعی به دست خواهید آورد و از قوی، مقیاس‌پذیر و ایمن بودن آن‌ها اطمینان حاصل خواهید کرد. در چشم‌انداز فناوری سریع امروزی، توانایی استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی در تولید یک مهارت بسیار مورد توجه است. این دوره جدیدترین فناوری‌ها – FastAPI، AWS، Docker، NGINX و Streamlit را در یک سفر یادگیری قدرتمند ترکیب می‌کند. چه به دنبال پیشرفت شغلی یا ارتقاء مجموعه مهارت های خود باشید، این دوره همه چیزهایی را که برای استقرار، مقیاس بندی و مدیریت مدل های ML درجه تولید با اطمینان نیاز دارید ارائه می دهد. در پایان این دوره، شما این تخصص را خواهید داشت که مدل‌های یادگیری ماشینی را به کار ببرید که نه تنها موثر، بلکه مقیاس‌پذیر، امن و آماده برای تولید در محیط‌های واقعی هستند. به ما بپیوندید و قدم بعدی را در سفر یادگیری ماشینی خود بردارید.

آنچه خواهید آموخت

• استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با FastAPI: ساخت و استقرار API‌های RESTful برای ارائه کارآمد مدل‌های ML را بیاموزید.
• استقرار ML مبتنی بر ابر با AWS: تجربه عملی در استقرار، مدیریت و مقیاس‌بندی مدل‌های ML در AWS EC2 و S3 به دست آورید.
• خودکار کردن عملیات ML با Boto3 و Python: کارهای ابری مانند ایجاد نمونه، ذخیره سازی داده ها و پیکربندی امنیتی را با استفاده از Boto3 به صورت خودکار انجام دهید.
• Containerize برنامه های ML با استفاده از Docker: ساخت و مدیریت کانتینرهای Docker برای اطمینان از استقرار ML سازگار و مقیاس پذیر در سراسر محیط ها.
• استنتاج مدل ساده با APIهای بلادرنگ: APIهایی با کارایی بالا ایجاد کنید که پیش بینی های سریع و دقیقی را برای برنامه های کاربردی درجه تولید ارائه می دهد.
• بهینه سازی خطوط لوله یادگیری ماشین برای تولید: طراحی و پیاده سازی خطوط لوله ML سرتاسر، از دریافت داده تا استقرار مدل، با استفاده از بهترین شیوه ها.
• زیرساخت ML امن و مقیاس پذیر را پیاده سازی کنید: یاد بگیرید که پروتکل های امنیتی و ویژگی های مقیاس پذیری را در استقرار ML مبتنی بر ابر خود ادغام کنید.
• ایجاد برنامه‌های وب تعاملی با Streamlit: برنامه‌های وب تعاملی مبتنی بر ML را ایجاد و استقرار دهید که در دسترس و کاربرپسند هستند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است

• مهندسان یادگیری ماشینی که می‌خواهند در راه‌اندازی و پیکربندی خط لوله تولید یادگیری ماشینی سرتاسر، تجربه عملی کسب کنند.
• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین: متخصصانی که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید با استفاده از FastAPI، AWS و Docker هستند.
• مهندسان ابر و متخصصان توسعه دهنده: افرادی که می خواهند به استقرارهای مبتنی بر ابر مسلط شوند، خطوط لوله ML را خودکار کنند و زیرساخت های مقیاس پذیر را در AWS مدیریت کنند.
• توسعه دهندگان و مهندسان نرم افزار: توسعه دهندگان علاقه مند به ادغام مدل های یادگیری ماشینی در برنامه ها و خدمات، با تمرکز بر توسعه API و کانتینرسازی.

مشخصات دوره 2025 Deploy ML Model in Production with FastAPI and Docker

• ناشر : Udemy
• مدرس : Laxmi Kant | KGP Talkie
• زبان: انگلیسی
• سطح آموزش: تمام سطوح
• مدت زمان آموزش: 18 ساعت و 13 دقیقه
• تعداد دروس: 161

سر فصل های دوره

پیش نیاز های دوره

• Introductory knowledge of NLP
• Comfortable in Python, Keras, and TensorFlow 2
• Basic Elementary Mathematics

تصاویر

نمونه فیلم دوره

لینک دانلود

دانلود بخش 1 – 2 گیگابایت

دانلود بخش 2 – 2 گیگابایت

دانلود بخش 3 – 2 گیگابایت

دانلود بخش 4 – 370 مگابایت

گذرواژه فایل(ها): www.downloadly.ir

حجم فایل

6.3  گیگابایت