درباره

مقدمه‌ای بر MLOps

 

MLOps به فرآیندهای مدیریت، استقرار و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین اشاره دارد. این رویکرد به تیم‌ها کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشین را به طور مؤثرتر توسعه، آزمایش و پیاده‌سازی کنند. MLOps شامل موارد زیر است:

  • مدیریت چرخه عمر مدل: از توسعه تا استقرار و نگهداری.
  • خودکارسازی فرآیندها: کاهش خطاها و افزایش کارایی در توسعه و استقرار مدل‌ها.
  • همکاری بین تیم‌ها: تسهیل ارتباط بین تیم‌های داده و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار.

چرا یادگیری  MLOps ضروری است؟

  1. افزایش تقاضا: با رشد روزافزون داده‌ها و نیاز به تحلیل آن‌ها، مهارت‌های MLOps در بازار کار بسیار مورد تقاضا است.
  2. بهبود کارایی: یادگیری این مفاهیم به افراد کمک می‌کند تا در کارهای خود کارآمدتر و مؤثرتر عمل کنند.
  3. رقابت‌پذیری: سازمان‌هایی که از  MLOps بهره می‌برند، می‌توانند در بازار رقابتی بهتر عمل کنند و به نوآوری‌های بیشتری دست یابند.

در نتیجه، یادگیری MLOps نه تنها به توسعه فردی کمک می‌کند، بلکه برای سازمان‌ها نیز مزایای قابل توجهی به همراه دارد.

مزایای

مقدمه‌ای بر MLOps

آشنایی با مفاهیم کلیدی MLOps

این وبینار یادگیری تکنیک‌های عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی و ابزارهای کاربردی این حوزه را فراهم می‌کند.

پرسش و پاسخ با مدرس

حین وبینار میتوانید سوالات و ابهامات خود را با مدرس در میان بگذارید.

ضبط ویدیو

ویدیوی وبینار ضبط میشود و روز بعد در اختیار شما قرار داده میشود.
مخاطبین

مقدمه‌ای بر MLOps

مهندسان داده

مهندسان داده یا Data Engineers اگرچه مستقیماً با یادگیری ماشین ارتباط ندارند، اما شرکت در این وبینار به آنها کمک میکند با دیگر اعضای تیم به ویژه مهندسان یادگیری ماشین، ارتباط بهتری برقرار کنند.

دانشمندان داده

دانشمندان داده یا Data Scientistهایی که میخواهند ابزارهای بیشتری یاد بگیرند و به مهندس یادگیری ماشین ارتقاء بیابند، یا حداقل با مهندسان ML ارتباط بهتری برقرار کنند.

مدیران فنی

شرکت در وبینار برای این افراد به شدت توصیه میشود چراکه مستقیماً با تجاری سازی سرویس‌های هوش مصنوعی در ارتباط است.

مدیران محصول هوش مصنوعی

مدیر محصولهایی که بر روی پروژه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کار میکنند لازم است فرایندهای لازم را در این رابطه بشناسند.

دانشجویان و علاقمندان به هوش مصنوعی

هوش مصنوعی فقط آموزش دادن مدل در ژوپیتر نوت‌بوک نیست. جوانب زیادی دارد تا به یک محصول تجاری تبدیل شود. MLOps یکی از مهمترین پایه‌های هوش مصنوعی است.
مدرس ها و منتورهای

مقدمه‌ای بر MLOps

علی امینی باغ

لید هوش مصنوعی - رکام

مهندس ML - توسن (سابق)

علی امینی باغ
زمانبندی رویداد

مقدمه‌ای بر MLOps

  • سرفصل‌های وبینار 12 بهمن 1403
سرفصل‌های وبینار 12 بهمن 1403
از ساعت 15:00 الی 15:30
علی امینی باغ

مقدمه‌ای بر DevOps و مسیر شکل‌گیری MLOps

در این بخش، ابتدا مفاهیم Agile و DevOps به‌صورت مختصر معرفی می‌شوند تا دیدگاه روشنی نسبت به ریشه‌های MLOps و ضرورت شکل‌گیری آن به دست آید. سپس ارتباط این مفاهیم با مدیریت و پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی توضیح داده می‌شود.
از 15:30 تا 16:15
علی امینی باغ

لایف‌سایکل پروژه‌ های یادگیری ماشین

این بخش به تشریح گام‌های اصلی چرخه عمر یک پروژه یادگیری ماشین می‌پردازد. مراحل شامل جمع‌آوری داده‌ها، آماده‌سازی، آموزش مدل، دپلوی و مانیتورینگ مدل هستند. همچنین ابزارهای کلیدی که در هر مرحله کاربرد دارند، معرفی می‌شوند تا دید جامعی برای شرکت‌کنندگان ایجاد شود.
از ساعت 16:15 تا 16:45
علی امینی باغ

طراحی یک پایپ‌لاین کامل برای پروژه‌های هوش مصنوعی

این بخش طراحی یک پایپ‌لاین کامل را آموزش می‌دهد. فرآیندها شامل انتخاب ابزار مناسب، مدیریت داده‌ها، اتوماسیون مراحل، نظارت و بهینه‌سازی پایپ‌لاین هستند. هدف این بخش ارائه رویکردی جامع و کاربردی برای عملیاتی‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی است.
از ساعت 16:45 به بعد
علی امینی باغ

جمع‌بندی و بحث آزاد

در پایان، فضایی برای جمع‌بندی مطالب، پاسخ به سوالات شرکت‌کنندگان و به اشتراک گذاشتن تجربیات فراهم می‌شود تا تعامل بیشتری میان شرکت‌کنندگان و مدرس ایجاد شود.
اطلاعات مهم

مقدمه‌ای بر MLOps

تاریخ شروع: 1403/11/12

  • شماره پشتیبانی: 09934601284
  • روش ثبت نام: آنلاین
  • محل برگزاری : Adobe Connect
  • زمان بندی : 2 ساعت
  • تایم : جمعه ساعت 15 تا 17
  • تاریخ شروع : 1403/11/12
  • تاریخ پایان : 1403/11/12
  • ظرفیت : 50
  • برگزار کننده : شبکه آموزشی بست

سوالات متداول

  • هزینه شرکت در وبینار چقدر است؟
    هزینه شرکت در وبینار و همچنین دسترسی به ویدیوی ضبط شده 200 هزار تومان است.
  • بعد از وبینار چگونه به ویدیوی ضبط شده دسترسی داشته باشیم؟
    لینک ویدیو برای ایمیل شما ارسال خواهد شد. لذا هنگام ثبت نام یک ایمیل معتبر (ترجیحاً gmail) وارد نمایید.
  • آیا شرکت در وبینار پیش نیاز دارد؟
    لازم است با مفاهیم یادگیری ماشین آشنایی داشته باشید.