مهندس MLOps معتمد

شهادة من 40 ساعة تحوّل النماذج المدرَّبة إلى خدمات إنتاجية موثوقة — تحزيمًا ونشرًا وتوسيعًا ومراقبةً للنماذج بأدوات MLOps الحديثة. تربط بين علم البيانات والعمليات لتستمرّ النماذج في تقديم قيمتها بعد مرحلة التجربة، عبر خطوط قابلة للتكرار وتسليم مؤتمت.

بالعمل العملي مع Docker وKubernetes وCI/CD وMLflow، تبني مسار التسليم الكامل لنموذج: تحزيمه وعرضه كواجهة API وأتمتة إصداره ومراقبته في الإنتاج. تنتهي كل وحدة بمعامل عملية، ويُختتم البرنامج بمشروع تخرّج ينشر نموذجًا حيًّا ويراقبه.

• مهندسو ومختصو تعلّم آلي ينقلون النماذج إلى الإنتاج.
• مهندسو DevOps والخلفية الراغبون في إضافة تسليم نماذج التعلّم الآلي لمهاراتهم.

• تحزيم نماذج التعلّم الآلي وتقديمها كواجهات API إنتاجية.
• بناء خطوط CI/CD مؤتمتة لتسليم النماذج.
• تنسيق الخدمات وتوسيعها بـ Docker وKubernetes.
• تتبّع التجارب وإدارة إصدارات النماذج بـ MLflow.
• مراقبة النماذج في الإنتاج وكشف الانحراف لإعادة التدريب.

• معامل عملية طوال البرنامج (70% قائمة على المشاريع).
• مشروع تخرّج يوضّح المهارات من البداية إلى النهاية.

• تحزيم النماذج ونشرها وتقديمها عبر Docker وKubernetes وCI/CD.
• تتبّع التجارب ومراقبة النماذج في الإنتاج باستخدام MLflow.

شهادة معتمدة عالميًا صادرة عن ابسلون لحلول التعلم والذكاء الاصطناعي — الولايات المتحدة، تحمل معرّف شهادة ومعرّف EPSILON فريدين. تُمنح بنسبة حضور 80% واختبار نهائي 80% ومشروع تخرّج.

• دورة حياة MLOps: من التجربة إلى الإنتاج
• قابلية التكرار وإدارة الإصدارات وتكلفة العمل اليدوي
• نظرة على منظومة أدوات MLOps الحديثة

• تحزيم النماذج بـ Docker
• عرض النماذج كواجهات REST API
• أنماط التقديم بالدُّفعات مقابل اللحظي

• أساسيات Kubernetes لأحمال التعلّم الآلي
• التوسيع التلقائي وإدارة الموارد
• التحديثات التدريجية والتراجع الآمن

• خطوط بناء واختبار ونشر مؤتمتة
• بوابات التحقّق من النموذج قبل الإصدار
• التسليم المستمر للنماذج

• تتبّع التجارب بـ MLflow
• سجلّ النماذج وترقية المراحل
• مقارنة عمليات التشغيل وإعادة إنتاجها

• مراقبة الأداء وانحراف البيانات/المفهوم
• التنبيهات ومحفّزات إعادة التدريب المؤتمتة
• مشروع الختام: نشر ومراقبة نموذج إنتاجي