هندسة تعلم الآلة باستخدام AWS SageMaker للمبتدئين

يُحدث تعلم الآلة تحولاً في الصناعات، ولكن قد يبدو نقل النماذج من دفتر ملاحظات محلي إلى بيئة سحابية موثوقة أمراً مربكاً. توفر هذه الدورة مساراً واضحاً وخطوة بخطوة لإتقان هندسة تعلم الآلة على AWS باستخدام SageMaker. ستنتقل من فهم مفاهيم البيانات الأساسية إلى نشر مسارات تعلم آلة مُدارة بالكامل وجاهزة للإنتاج. من خلال الشروحات المكتوبة الواضحة، والتطبيقات العملية المنظمة للتعليمات البرمجية، والتمارين العملية، ستكتسب المهارات اللازمة لتصميم وتدريب ومراقبة التطبيقات الذكية في السحابة. ما ستتعلمه: - فهم البنية التحتية السحابية الأساسية وأساسيات تعلم الآلة، بما في ذلك S3 و IAM وخدمات AWS التأسيسية. - إعداد وتنظيف البيانات الجدولية وغير المهيكلة بكفاءة باستخدام SageMaker DataWrangler. - بناء وتدريب النماذج التنبؤية تلقائياً باستخدام SageMaker AutoPilot وأدوات التعليمات البرمجية المنخفضة (low-code) مثل SageMaker Canvas. - نشر نقاط نهاية تعلم الآلة القابلة للتوسع ودمجها مع AWS Lambda للاستدلال في الوقت الفعلي. - الاستفادة من SageMaker JumpStart للوصول إلى النماذج التأسيسية الحديثة وتخصيصها ونشرها لمهام الذكاء الاصطناعي التوليدي. - تطبيق ممارسات MLOps الأساسية، وتتبع أداء النموذج وأتمتة سير العمل للتحسين المستمر. تبدأ الدورة بمفاهيم السحابة التأسيسية ومصطلحات تعلم الآلة الأساسية قبل الانتقال إلى إعداد البيانات وبناء النماذج الآلي. ستنتقل بعد ذلك إلى استراتيجيات النشر المتقدمة، ودمج التقنيات غير المدارة (serverless)، والعمل مع النماذج التأسيسية الحديثة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين تماماً، وعلماء البيانات الطموحين، والمطورين الذين يتطلعون إلى الانتقال إلى تعلم الآلة القائم على السحابة. لا تتطلب أي خبرة سابقة في AWS أو تعلم الآلة. ابدأ القراءة اليوم لبناء أول مسار تعلم آلة قائم على السحابة خاص بك.