Mastering Advanced MLOps on GCP-CI/CD Kubernetes Kubeflow

Udemy – Beginner to Advanced MLOps on GCP-CI/CD, Kubernetes Jenkins 2025-3

در تاریخ: 1404/01/30 1:07:51

توضیحات

دوره Beginner to Advanced MLOps on GCP-CI/CD, Kubernetes Jenkins برای متخصصانی طراحی شده است که به دنبال تسلط بر MLOps پیشرفته در پلتفرم Google Cloud هستند. این دوره یک بررسی عمیق از آخرین تکنیک‌ها و ابزارهای مورد نیاز برای ساخت، استقرار و مدیریت گردش‌های کاری مقیاس‌پذیر یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی ارائه می‌دهد. در طول این دوره، فراگیران به چرخه عمر کامل MLOps وارد می‌شوند، و با اصول اولیه ادغام مداوم و تحویل مداوم (CI/CD) شروع می‌کنند. شما تجربه عملی با ابزارهای CI/CD پیشرو در صنعت مانند GitHub Actions، GitLab CI و Jenkins کسب خواهید کرد، و یاد می‌گیرید که چگونه آزمایش، استقرار و کنترل نسخه را برای مدل‌های ML خودکار کنید.

در پایان این دوره، فراگیران تخصص لازم برای ساخت، مدیریت و بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های پیچیده ML در یک محیط ابری بومی را توسعه خواهند داد. آزمایشگاه‌های عملی و یک پروژه نهایی جامع فرصت‌هایی را برای اعمال این مفاهیم در سناریوهای دنیای واقعی فراهم می‌کنند، و اطمینان می‌دهند که شما نه تنها تئوری را درک می‌کنید، بلکه می‌توانید راه‌حل‌ها را در سازمان خود پیاده‌سازی کنید. چه مهندس یادگیری ماشین، دانشمند داده، متخصص DevOps یا معمار ابری باشید، این دوره شما را با مهارت‌های لازم برای ایجاد نوآوری و کارایی در عملیات یادگیری ماشین مجهز می‌کند. آماده شوید تا رویکرد خود را به MLOps تغییر دهید و از قدرت کامل GCP همراه با ابزارهای پیشرفته مانند GitHub Actions، GitLab CI، Jenkins، PostgreSQL، Grafana، Kubeflow و Minikube استفاده کنید.

آنچه فرا خواهید گرفت

ساخت و مدیریت پایپ‌لاین‌های ادغام و استقرار مداوم قوی با استفاده از ابزارهایی مانند GitHub Action و Jenkins که برای یادگیری ماشین طراحی شده‌اند، GitLab CI/CD.
استفاده از ابزارهای کانتینر سازی و ارکستراسیون مانند Docker، Kubeflow و Minikube برای ایجاد سیستم‌های ML مقیاس‌پذیر و آماده تولید در GCP.
مدیریت و ایمن‌سازی کارآمد داده‌های ML با PostgreSQL در حین پیاده‌سازی داشبوردهای مانیتورینگ و تجسم بلادرنگ با استفاده از Grafana.
اعمال بهترین روش‌ها در مقیاس‌بندی، مدیریت منابع و انطباق امنیتی برای اطمینان از عملیات ML کارآمد و ایمن در محیط‌های ابری.

این دوره مناسب افرادیست که

مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده: کسانی که می‌خواهند شکاف بین توسعه مدل و استقرار مقیاس‌پذیر را پر کنند.
متخصصان DevOps و MLOps: افرادی که قصد دارند پایپ‌لاین‌های CI/CD و ارکستراسیون کانتینر را در گردش‌های کاری ML ادغام کنند.
متخصصان ابر و زیرساخت: متخصصانی که به دنبال تعمیق تخصص خود در GCP و ابزارهای ابری بومی مرتبط هستند.
رهبران فنی و معماران: تصمیم‌گیرندگانی که مسئول طراحی و نگهداری سیستم‌های ML قوی و مقیاس‌پذیر در تولید هستند.

مشخصات دوره Beginner to Advanced MLOps on GCP-CI/CD, Kubernetes Jenkins

ناشر : Udemy
مدرس : KRISHAI Technologies Private Limited , Sudhanshu Gusain
زبان: انگلیسی
سطح آموزش : تمام سطوح
تعداد دروس : 112
مدت زمان آموزش : 54 ساعت و 38 دقیقه

سرفصل های دوره

پیشنیازهای دوره Beginner to Advanced MLOps on GCP-CI/CD, Kubernetes Jenkins

Programming Proficiency: Basic to intermediate experience with programming, particularly in Python, which is widely used in machine learning and scripting for automation.
A basic understanding of machine learning principles, including data preprocessing, model training, and evaluation.
Prior experience with version control systems like Git, which is essential for managing code and collaborating on CI/CD pipelines.
An introductory understanding of cloud platforms (with a focus on GCP) and containerization (e.g., Docker) will help you grasp the orchestration concepts covered in the course.