آموزش عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی – سطح حرفه‌ای در کرج

🧾 معرفی دوره (Course Overview)

بسیاری از افراد یادگیری ماشین و Deep Learning را یاد می‌گیرند،

اما نمی‌دانند چگونه مدل را وارد دنیای واقعی کنند.

MLOps پلی است بین:

• ✅ آموزش مدل
• ✅ استقرار (Deployment)
• ✅ مانیتورینگ
• ✅ به‌روزرسانی و مقیاس‌پذیری

این دوره دقیقاً برای آماده‌سازی فراگیران جهت کار در پروژه‌های واقعی و سازمانی AI طراحی شده است.

🎯 هدف دوره (Course Objectives)

• آشنایی با چرخه عمر کامل مدل‌های ML
• یادگیری استقرار مدل در محیط واقعی
• مدیریت نسخه مدل‌ها و داده‌ها
• مانیتورینگ عملکرد و خطاها
• آماده‌سازی برای نقش ML Engineer / AI Engineer

⭐ مزایای دوره (Course Benefits)

• دوره‌ای کاملاً مهندسی و پروژه‌محور
• مهارت کلیدی موردنیاز شرکت‌ها
• تمایز حرفه‌ای نسبت به صرفاً Data Scientist
• مناسب پروژه‌های واقعی، فریلنس و مهاجرت کاری
• تکمیل‌کننده کل مسیر AI کالج اورست

💼 بازار کار (Career & Job Market)

موقعیت‌های شغلی:

• ML Engineer
• MLOps Engineer
• AI Engineer
• Data Scientist (Senior)

محیط‌های کاری:

• شرکت‌های نرم‌افزاری
• استارتاپ‌های هوش مصنوعی
• فین‌تک‌ها
• پروژه‌های سازمانی
• فریلنس بین‌المللی

✅ پیش‌نیاز دوره (Prerequisites)

• Python
• Machine Learning
• Deep Learning
• آشنایی با Git (مزیت)

این دوره مخصوص سطح حرفه‌ای است.

📚 سرفصل‌های ریز دوره (Curriculum)

1. آشنایی با MLOps

Introduction to MLOps

• MLOps چیست و چرا مهم است؟
• تفاوت ML، DevOps و MLOps
• ML Lifecycle

2. آماده‌سازی مدل برای استقرار

Model Packaging

• Model Serialization
• Pickle / Joblib
• Model Versioning

3. ساخت API برای مدل‌های ML

Model Deployment with APIs

• REST API
• FastAPI / Flask
• ارسال و دریافت داده از مدل

4. Docker و Containerization

Containerization with Docker

• Docker چیست؟
• Dockerfile
• Deploy مدل در Container

5. استقرار در Cloud (مفهومی / عملی)

Cloud Deployment

• Local vs Cloud
• AWS / GCP / Azure (مفهومی)
• Cloud-native AI systems

6. مانیتورینگ و نگهداری مدل

Monitoring & Maintenance

• Model Drift
• Data Drift
• Performance Monitoring

7. CI/CD در پروژه‌های AI

CI/CD for Machine Learning

• Automated Training
• Automated Deployment
• ML Pipelines

8. پروژه نهایی (Capstone Project)

Real-world MLOps Project

• طراحی End-to-End AI System
• آموزش مدل
• استقرار
• مانیتورینگ

🎓 خروجی نهایی دوره (Learning Outcome)

پس از پایان این دوره، فراگیر:

• می‌تواند مدل ML/DL را Deploy کند
• API هوشمند بسازد
• پروژه AI را End-to-End اجرا کند
• آماده ورود به تیم‌های فنی سازمانی است