دوره ساخت و استقرار +10 پروژه واقعی علم داده و GenAI

آنچه یاد خواهید گرفت: چرخه کامل: به کل پایپ‌لاین علم داده مسلط شوید؛ از دریافت و اعتبارسنجی داده تا ارزیابی مدل و استقرار استقرار واقعی: یاد بگیرید مدل‌ها را با استفاده از AWS و GCP و Azure و همراه با پایپ‌لاین‌های خودکار CI/CD در ابر مستقر کنید. ابزارهای تولید: تجربه عملی با ابزارهای استاندارد صنعت مانند Docker و MLOps (MLflow ،DVC ،Sagemeker، Kubeflow ،Kubernetes و BentoML) و FastAPI به دست آورید. کدنویسی ماژولار: از نوت‌بوک‌های شلوغ به ساختارهای حرفه‌ای و ماژولار کد پایتون که در شرکت‌های برتر فناوری استفاده می‌شوند، مهاجرت کنید. رانش داده و نظارت: یاد می‌گیرید چگونه رانش داده را تشخیص دهید و عملکرد مدل را پس از استقرار حفظ کنید. ML ،DL ،CV و NLP: پروژه‌های پیشرفته را از حوزه‌های مختلف بسازید. پیش‌نیازهای دوره آشنایی پایه با پایتون: باید با مبانی پایتون، مانند حلقه‌ها، توابع و تایپ‌های داده‌ اولیه آشنا باشید. ریاضیات پایه: آشنایی در حد دبیرستان با آمار و جبر خطی مفید است، اما الزامی نیست. محیط: یک رایانه (Windows و Mac یا Linux) با اتصال اینترنت - همه ابزارها (VS Code، پایتون، Git) را با هم راه‌اندازی می‌کنیم. نیازی به تجربه قبلی در علم داده نیست. ما شما را درباره «دلیل» و «چگونگی» هر الگوریتمی که استفاده می‌کنیم راهنمایی می‌کنیم. توضیحات دوره در فضای رقابتی امروز در فناوری، صرفاً یاد گرفتن تئوری کافی نیست؛ شما به تجربه واقعی نیاز دارید. این دوره طوری طراحی شده که به شما کمک کند فراتر از آموزش‌های تئوری بروید و واقعاً اپلیکیشن‌های علم داده و Generative AI آماده‌ تولید را بسازید و مستقر کنید. در این دوره‌ عملی، روی +10 پروژه واقعی کار خواهید کرد که سناریوهای کاربردی صنعت را شبیه‌سازی می‌کنند. شما یاد می‌گیرید چگونه یک ایده را از ابتدا به یک اپلیکیشن کاملاً کاربردی و مستقر شده تبدیل کنید. هر پروژه با دقت طراحی شده تا درک شما از مفاهیم اصلی را تقویت کند و در عین حال، تجربه عملی با ابزارها و گردش‌کارهای مدرن در اختیار شما بگذارد. ما طیف گسترده‌ای از موضوعات، از جمله یادگیری ماشین، کلان‌ داده، یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی (NLP) و Generative AI را پوشش می‌دهیم. همچنین یاد می‌گیرید چگونه APIs را یکپارچه کنید، با داده‌ واقعی کار کنید، مدل‌ها را بهینه‌سازی کرده و اپلیکیشن‌های خود را با استفاده از پلتفرم‌های مدرن مستقر کنید. در پایان این دوره، شما: پروژه‌های قوی و مناسب برای پورتفولیو بسازید. در حل مسائل واقعی اعتمادبه‌نفس بیشتری پیدا کنید. پایپ‌لاین‌های پروژه end-to-end را درک کنید. استراتژی‌های استقرار مورد استفاده در صنعت را یاد بگیرید. برای نقش‌های شغلی علم داده و هوش مصنوعی آماده شوید. این دوره برای دانشجویان، علاقه‌مندان به علم داده، توسعه‌دهندگان و متخصصانی که می‌خواهند مهارت‌های عملی و آماده‌ بازار کار به دست آورند، بسیار مناسب است. چه بخواهید پورتفولیوی خود را تقویت کنید و چه قصد ورود به صنعت هوش مصنوعی را داشته باشید، این دوره هر آنچه برای متمایز شدن نیاز دارید در اختیار شما قرار می‌دهد. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ علاقه‌مندان به علم داده: مبتدیانی که می‌خواهند فراتر از آموزش‌های پایه بروند و یک پورتفولیوی آماده‌ استخدام بسازند. مهندسان نرم‌افزار: توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند با اعمال مهارت‌های کدنویسی فعلی خود در پروژه‌های داده، وارد حوزه AI و ML شوند. دانشجویان و فارغ‌التحصیلان: کسی که می‌خواهد با نمایش پروژه‌های لایو و مستقر شده به استخدام‌کنندگان، کارآموزی یا موقعیت شغلی سطح ابتدایی به دست آورد. مهندس هوش مصنوعی: متخصصانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا دهند و یاد بگیرند چگونه بینش‌های خود را به‌ صورت وب اپلیکیشن‌ها خودکارسازی و مستقر کنند.