MLOps (عمليات تعلم الآلة)

الانتقال من البحث إلى الإنتاج عن طريق تعلم كيفية تجميع نماذج التعلم الآلي واختبارها ونشرها من خلال قنوات قوية.

اكتساب المهارات الأساسية لتشغيل وإدارة نماذج التعلم الآلي بفعالية، من التطوير إلى النشر، باستخدام مبادئ Azure Machine Learning و MLOps.

تعلم كيفية سد الفجوة بين علوم البيانات والإنتاج عن طريق تصميم أنابيب التكامل المستمر والتسليم والتدريب باستخدام Azure DevOps و Azure Machine Learning.

إتقان أساسيات تحليل البيانات والتعلم الآلي لاستخراج رؤى عملية واتخاذ قرارات مستنيرة باستخدام أدوات بايثون الحديثة.

تعلم التعلم الآلي القائم على السحابة، وعمليات MLO، ونشر النماذج للإعداد لاعتماد مهندس ML السحابي المهني.

بناء أساس متين في علوم البيانات والتعلم الآلي، وتعلم كيفية تحليل البيانات ونشر النماذج للصناعات في العالم الحقيقي.

تعلم كيفية بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي المهنية باستخدام TensorFlow ضمن بيئة سحابة حديثة.

تعلم معالجة مجموعات البيانات الضخمة وبناء نماذج تنبؤية باستخدام الحوسبة الموزعة وأنماط الذكاء الاصطناعي الحديثة.

تعلم كيفية تطوير ونشر ورصد نماذج التعلم الآلي في السحابة باستخدام مجموعة أدوات تطوير بايثون وممارسات MLOps الحديثة.

تعلم كيفية بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج باستخدام ممارسات MLOps الأساسية القائمة على السحابة.

تعلم كيفية نشر نماذج التعلم الآلي وبناء منتجات بيانات عملية للتطبيقات في العالم الحقيقي.

إنشاء أنابيب بيانات ذكية ونشر نماذج التعلم الآلي باستخدام BigQuery ML و Vertex AI لدفع عملية اتخاذ القرار القائم على البيانات.

فهم تدفق العمل الكامل للتعلم الآلي من إعداد البيانات إلى نشر النماذج باستخدام TensorFlow والخدمات السحابية الأساسية.

تعلم تصميم وتنفيذ وإدارة حلول التعلم الآلي من النهاية إلى النهاية على Azure أثناء الإعداد لامتحان DP-100.

إتقان دورة حياة التعلم الآلي السحابي من إعداد البيانات الأولية إلى نشر النماذج الآلية ورصدها.

تعلم كيفية بناء ونشر وإدارة البنية التحتية السحابية القابلة للتوسيع لأعباء العمل في الذكاء الاصطناعي باستخدام ممارسات الحاويات الحديثة وعمليات MLOps.

فهم العملية الكاملة والمتكررة لبناء ونشر نماذج التعلم الآلي، مما يمكنك من تطوير حلول عملية للذكاء الاصطناعي.