DevOps و MLOps
بناء وتشغيل بنية AI/ML التحتية. تعلم MLOps وCI/CD وKubernetes وهندسة المنصات.
مهندس MLOps/منصات ينشر ويوسع أنظمة AI في الإنتاج.
- 01أساسيات MLOps: خطوط أنابيب التعلم الآلي والتحكم في الإصدارات والبنية التحتية للإنتاج
- 02CI/CD لخطوط أنابيب AI/ML: الاختبار الآلي والنشر وGitOps
- 03أساسيات DevSecOps: خطوط أنابيب CI/CD متكاملة الأمان
- 04هندسة المنصات: بناء منصات المطورين الداخلية
- 05Kubernetes للذكاء الاصطناعي: تنسيق الحاويات لتعلم الآلة الإنتاجي
- 06بنية إنتاج نماذج اللغة الكبيرة: التقديم عالي الأداء والتحسين
خريطة الطريق الكاملة
أساسيات MLOps: خطوط أنابيب التعلم الآلي والتحكم في الإصدارات والبنية التحتية للإنتاج
أتقن البنية التحتية والأدوات التي تشغّل أنظمة التعلم الآلي في الإنتاج. تعلم التحكم في إصدارات البيانات باستخدام DVC، وتنسيق سير العمل باستخدام Kubeflow، ومخازن الميزات باستخدام Feast، وتقديم النماذج باستخدام BentoML، ومراقبة الإنتاج باستخدام Evidently. ابنِ الأساس لتعلم آلي قابل للتوسع وقابل للتكرار.
CI/CD لخطوط أنابيب AI/ML: الاختبار الآلي والنشر وGitOps
أتقن التكامل المستمر والنشر لأنظمة التعلم الآلي. تعلم GitHub Actions وGitLab CI/CD لسير عمل ML، والتحقق من البيانات باستخدام Great Expectations وPandera، وأتمتة التجارب باستخدام DVC وCML، ونشر GitOps باستخدام ArgoCD. ابنِ خطوط أنابيب قوية ومؤتمتة تختبر وتتحقق وتنشر نماذج ML في الإنتاج.
أساسيات DevSecOps: خطوط أنابيب CI/CD متكاملة الأمان
أتقن ممارسات DevOps الآمنة. تعلم SAST و DAST و SCA وأمان الحاويات وإدارة الأسرار وأتمتة الامتثال باستخدام أدوات عملية مثل Snyk و Trivy و Vault و GitHub Advanced Security.
هندسة المنصات: بناء منصات المطورين الداخلية
أتقن هندسة المنصات مع التطبيق العملي لمنصات المطورين الداخلية. تعلم Backstage لبوابات المطورين، Crossplane لتوفير البنية التحتية، ArgoCD لـ GitOps، وبناء مسارات ذهبية للخدمة الذاتية تقلل وقت إعداد المطورين بنسبة 60%.
Kubernetes للذكاء الاصطناعي: تنسيق الحاويات لتعلم الآلة الإنتاجي
أتقن Kubernetes لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي—من جدولة GPU وخطوط Kubeflow إلى خدمة النماذج مع KServe وشبكة Istio وGitOps مع ArgoCD. تعلم التنسيق الإنتاجي لتعلم الآلة القابل للتوسع.
بنية إنتاج نماذج اللغة الكبيرة: التقديم عالي الأداء والتحسين
أتقن تحسين استدلال نماذج اللغة الكبيرة باستخدام vLLM وTensorRT-LLM ومراقبة الإنتاج. تعلم إدارة KV cache والفك الترميزي التخميني وبوابات LLM واستراتيجيات تحسين التكلفة لنشر الذكاء الاصطناعي على نطاق المؤسسات.
اِخض مقابلة تجريبيّة
تدرّب مع نيردو كمقابِل. نُعدّ الأسئلة وفق هذا المسار، ونمنحك تقييماً تفصيليّاً في النهاية.
ابدأ من الدورة الأولى
الدرس الأول يمنحك 50 نقطة خبرة. ومعظم المتعلّمين يُنهون الدورة الأولى في عطلة نهاية أسبوع واحدة.
ابدأ التعلّم