الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي: تدريب النماذج وتقييمها ونشرها
- التعريف:
مساق تقني متقدم يستعرض دورة حياة هندسة الذكاء الاصطناعي (MLOps) في البيئات السحابية. يركز المساق على حوكمة وتصميم مسارات البيانات المعقدة؛ بدءاً من بناء مسارات جمع ومعالجة البيانات وتخزينها في السحابة، وإدارة بحيرات البيانات وهندسة الخصائص، مروراً بتطبيق خوارزميات التدريب المتوازي والموزع على مجموعات البيانات الضخمة، وصولاً إلى استراتيجيات تقييم النماذج ونشرها كخدمات سحابية مستقرة وقابلة للتوسع. - الأهداف:
- دراسة آليات هندسة البيانات السحابية عبر تصميم مسارات الجمع والمعالجة والتحويل وتخزينها بكفاءة.
- فهم استراتيجيات إدارة بحيرات البيانات الكبيرة وتطبيق هندسة الخصائص (Feature Engineering) لرفع دقة النماذج.
- استكشاف تقنيات التدريب الموزع وتقييم أداء نماذج التعلم الآلي ونشرها في البيئات السحابية الحية.
- المخرجات المتوقعة:
- مهارة بناء وتدشين مسار بيانات متكامل (Data Pipeline) مؤتمت وآمن يعتمد على البنية التحتية السحابية.
- القدرة على إدارة مستودعات وبحيرات البيانات وتجهيز الميزات الرياضية الصالحة لتغذية الخوارزميات الذكية.
- الاحترافية في إدارة عمليات التدريب الموزع واسع النطاق ونشر النماذج وتقييمها باستمرار لضمان استقرار أدائها.
