MLOps بمستوى إنتاجي احترافي: لإنشاء أنظمة تعلم آلة موثوقة بـ SRE

مستوحى من عمل تشين وآخرين: "تعلم آلة موثوقة: تطبيق مبادئ SRE على تعلم الآلة في بيئات الإنتاج"

الرئيسية
برامج التدريب
دورات الأمن السيبراني ودورات تقنية المعلومات
MLOps بمستوى إنتاجي احترافي: لإنشاء أنظمة تعلم آلة موثوقة بـ SRE

Download Brochure (PDF) Print PDF

نظرة عامة على الدورة:

يربط هذا البرنامج التدريبي المتقدم هندسة تعلم الآلة بهندسة موثوقية المواقع (SRE) لإنشاء أنظمة تعلم آلة موثوقة وقابلة للتوسع وجاهزة للإنتاج. تغطي الدورة أفضل الممارسات من هندسة البرمجيات و DevOps عبر دورة حياة تعلم الآلة.

سيستكشف المشاركون مواضيع رئيسية مثل مراقبة نماذج تعلم الآلة، وموثوقية البيانات، واستراتيجيات تقديم النماذج، والاستجابة للحوادث، بما يتماشى مع معايير الصناعة مثل أفضل ممارسات MLOps، وتصميم أنظمة تعلم الآلة، واستراتيجيات نشر تعلم الآلة.

الجمهور المستهدف:

مهندسو تعلم الآلة
مهندسو MLOps
مهندسو موثوقية المواقع
علماء البيانات
مهندسو البيانات
مطورون البرمجيات الذين يدمجون تعلم الآلة
مدراء منتجات الذكاء الاصطناعي
محترفو DevOps الذين يدخلون بيئات تعلم الآلة

الأقسام المستهدفة:

وحدات علم البيانات والذكاء الاصطناعي
الهندسة و DevOps
عمليات وتقنية المعلومات والبنية التحتية
ضمان الجودة والمخاطر
فرق المنتجات والابتكار
حوكمة وامتثال تعلم الآلة

القطاعات المستهدفة:

الخدمات المالية
الرعاية الصحية
التجارة الإلكترونية والتجزئة
الاتصالات
التكنولوجيا وخدمات الحوسبة السحابية
القطاع الحكومي والعام

أهداف الدورة:

بنهاية هذه الدورة، سيتمكن المشاركون من:

تصميم أنظمة تعلم آلة موثوقة باستخدام مبادئ SRE
بناء مسارات إنتاج تعلم آلة قابلة للتوسع
تطبيق أدوات قابلية ملاحظة تعلم الآلة للمراقبة والتحقق
تحديد أهداف مستوى الخدمة (SLOs) ومؤشرات مستوى الخدمة (SLIs) لسير عمل تعلم الآلة
تنفيذ استراتيجيات نشر قوية لتعلم الآلة
التخفيف من مشكلات قابلية استنساخ نماذج تعلم الآلة وانحراف البيانات
معالجة الاستجابة لحوادث تعلم الآلة والتعافي منها باستخدام أدلة إجرائية منظمة
تطبيق اعتبارات الخصوصية والإنصاف والتصميم الأخلاقي لتعلم الآلة

منهجية التدريب:

يجمع هذا البرنامج بين الجلسات بإشراف المدرب، ومناقشات الأقران، ودراسات الحالة، ومختبرات المحاكاة. سيعمل المشاركون في مجموعات صغيرة لتصميم معماريات أنظمة تعلم الآلة، وتحليل إخفاقات النماذج، وتحديد أهداف مستوى الخدمة (SLOs) ومؤشرات مستوى الخدمة (SLIs).

أدوات الدورة:

كتاب الدورة الإلكتروني وقوالب تصميم الأنظمة
الوصول إلى بيئة اختبار (sandbox) للمراقبة وقابلية الملاحظة (مثل: Prometheus، Grafana لتعلم الآلة)
مجموعات بيانات عينة لتدريب النماذج والتحقق منها
قوائم تحقق لقابلية استنساخ تعلم الآلة وتقييم الذكاء الاصطناعي الأخلاقي
قوالب لأهداف مستوى الخدمة (SLOs) وتخطيط الاستجابة للحوادث

محتوى الدورة:

اليوم الأول: أسس أنظمة تعلم الآلة الموثوقة

الموضوع 1: فهم دورة حياة تعلم الآلة وتحديات الموثوقية
الموضوع 2: المبادئ الأساسية لهندسة موثوقية المواقع لأنظمة تعلم الآلة
الموضوع 3: جمع البيانات، وتصنيفها، وقضايا الحوكمة
الموضوع 4: بناء مسارات تدريب قوية لتعلم الآلة
الموضوع 5: أنماط الفشل ومخاطر الإنتاج في سير عمل تعلم الآلة
الموضوع 6: المفاضلات بين تطوير النماذج وتصميم الأنظمة
تأمل ومراجعة: دروس من حلقة تعلم الآلة ودراسة حالة YarnIt

اليوم الثاني: إدارة البيانات وحوكمتها في تعلم الآلة

الموضوع 1: التصميم من أجل متانة البيانات، وإدارة الإصدارات، والتحكم في الوصول
الموضوع 2: مخازن الميزات، والبيانات الوصفية، وبنية التصنيف التحتية
الموضوع 3: اعتبارات خصوصية البيانات، وأمنها، وإنصافها
الموضوع 4: ممارسات التوثيق للتعليقات البشرية وجودة التصنيف
الموضوع 5: تأثيرات السياسات والامتثال على مسارات تعلم الآلة
الموضوع 6: تصحيح أخطاء الفشل المستندة إلى البيانات والحالات الهامشية
تأمل ومراجعة: مراجعة إخفاقات الحوكمة والتصميم الوقائي

اليوم الثالث: التحقق من النماذج، وقابلية الملاحظة، والمراقبة

الموضوع 1: تحديد مقاييس الجودة لصلاحية النماذج وفعاليتها
الموضوع 2: التقييم دون اتصال: المقاييس، والتوزيعات، والمعايير
الموضوع 3: التقييم عبر الإنترنت: اختبار A/B والنشر الظلي
الموضوع 4: بناء واستخدام أدوات قابلية ملاحظة تعلم الآلة
الموضوع 5: تصميم وقياس أهداف ومؤشرات مستوى الخدمة الخاصة بتعلم الآلة (SLOs و SLIs)
الموضوع 6: المراقبة لانحراف الميزات، وانحراف البيانات، وتدهور النماذج
تأمل ومراجعة: استراتيجية قابلية الملاحظة وحالات استخدام لوحات المعلومات

اليوم الرابع: النشر القابل للتوسع والاستجابة للحوادث

الموضوع 1: معماريات تقديم النماذج: الدفعية، والآنية، وعلى الحافة
الموضوع 2: استراتيجيات نشر النماذج: الأزرق/الأخضر، الكناري، والتراجعات
الموضوع 3: التحجيم التلقائي، والتخزين المؤقت، وأنماط التعافي من الكوارث
الموضوع 4: تطوير وتنفيذ أدلة الاستجابة للحوادث
الموضوع 5: تحليل الأسباب الجذرية وتقارير ما بعد الحادث في سياقات تعلم الآلة
الموضوع 6: المخاطر الأخلاقية، وإخفاقات التحيز، والمساءلة التشغيلية
تأمل ومراجعة: محاكاة الاستجابة للانقطاعات ومرونة النماذج

اليوم الخامس: التكامل التنظيمي وأفضل ممارسات MLOps

الموضوع 1: تصميم فرق وأدوار تعلم الآلة عبر المؤسسة
الموضوع 2: الأنماط التنظيمية لتكامل تعلم الآلة: مركزية مقابل لامركزية
الموضوع 3: أنظمة تعلم الآلة المستمرة وتحديثات النماذج في الوقت الفعلي
الموضوع 4: الحوكمة، والأخلاقيات، وملكية دورة الحياة
الموضوع 5: دراسات حالة عملية: اختبار تحميل معالجة اللغة الطبيعية، مسارات عمل واعية بالخصوصية، التنبؤ بنقرات الإعلانات
الموضوع 6: التدقيق والامتثال في MLOps على مستوى المؤسسة
تأمل ومراجعة: عروض المشاريع النهائية وملاحظات الأقران

الأسئلة الشائعة:

ما هي المؤهلات أو المتطلبات المسبقة المحددة المطلوبة للمشاركين قبل التسجيل في الدورة؟

يوصى بفهم أساسي لمفاهيم تعلم الآلة، والإلمام بممارسات DevOps أو هندسة البرمجيات، وبعض الخبرة في منصات السحابة أو أطر عمل تعلم الآلة (مثل: TensorFlow، PyTorch).

كم مدة جلسة كل يوم، وهل هناك عدد إجمالي من الساعات المطلوبة للدورة بأكملها؟

تُصمم جلسة كل يوم عادةً لتستمر حوالي 4-5 ساعات، مع فترات راحة وأنشطة تفاعلية مضمنة. يمتد إجمالي مدة الدورة على مدار خمسة أيام، أي ما يقرب من 20-25 ساعة تدريب.

ما الفرق بين مراقبة نماذج تعلم الآلة وأنظمة البرمجيات التقليدية؟

تتجاوز مراقبة نماذج تعلم الآلة المقاييس الأساسية مثل وقت التشغيل وزمن الاستجابة. إنها تتضمن تتبع دقة النموذج، وانحراف الميزات، وانحراف البيانات، وانتهاكات أهداف مستوى الخدمة (SLO). تؤكد تعلم آلة موثوقة على الحاجة إلى استراتيجيات ملاحظة متخصصة تعالج أنماط الفشل الخاصة بتعلم الآلة.

كيف تختلف هذه الدورة عن دورات MLOps الأخرى بمستوى إنتاجي احترافي:

على عكس تدريبات MLOps التقليدية، تؤكد هذه الدورة على التميز التشغيلي. تجمع بين مبادئ تعلم آلة موثوقة وممارسات هندسة البرمجيات ودراسات حالة واقعية لإخفاقات تعلم الآلة، وانحراف النماذج، والتعافي من الحوادث.

من خلال دمج مفاهيم هندسة موثوقية المواقع (SRE) مثل أهداف مستوى الخدمة (SLOs) وقابلية الملاحظة، يتعلم المشاركون كيفية بناء ونشر وإدارة نماذج تعلم الآلة بفعالية في بيئات معقدة. تتناول الدورة أيضًا الاعتبارات الأخلاقية، وتصميم مخازن الميزات، والنشر المستمر، مما يجعلها خيارًا حديثًا للمحترفين الذين يسعون إلى أنظمة تعلم آلة قابلة للتوسع وعالية الأداء.

ساعات معتمدة: 5 ساعة في اليوم

وضع الدورة: دوام كامل

مقدم الدورة: مركز (Agile Leaders) للتدريب

Download Brochure (PDF) Print PDF

جاري تحميل الأحداث...

الموقع	التواريخ	المدة	النمط	السعر
جوهانسبرغ	الأسبوع 37, 2026 13 - 17 سبتمبر 2026	5 أيام	حضوري	€6,000
أمستردام	الأسبوع 38, 2026 14 - 18 سبتمبر 2026	5 أيام	حضوري	€5,700
روما	الأسبوع 39, 2026 21 - 25 سبتمبر 2026	5 أيام	حضوري	€5,700
ميلان	الأسبوع 39, 2026 21 - 25 سبتمبر 2026	5 أيام	حضوري	€5,700
برشلونة	الأسبوع 40, 2026 28 سبتمبر - 02 اكتوبر 2026	5 أيام	حضوري	€5,700
عن بعد	الأسبوع 41, 2026 05 - 09 اكتوبر 2026	5 أيام	حضوري	€1,500
كوالالمبور	الأسبوع 41, 2026 05 - 09 اكتوبر 2026	5 أيام	حضوري	€5,200
جاكرتا	الأسبوع 41, 2026 05 - 09 اكتوبر 2026	5 أيام	حضوري	€5,700
أبوظبي	الأسبوع 42, 2026 12 - 16 اكتوبر 2026	5 أيام	حضوري	€4,500
مدريد	الأسبوع 42, 2026 12 - 16 اكتوبر 2026	5 أيام	حضوري	€5,700
لندن	الأسبوع 43, 2026 19 - 23 اكتوبر 2026	5 أيام	حضوري	€5,700
تبليسي	الأسبوع 43, 2026 19 - 23 اكتوبر 2026	5 أيام	حضوري	€5,000
عمان	الأسبوع 43, 2026 25 - 29 اكتوبر 2026	5 أيام	حضوري	€4,100
باريس	الأسبوع 44, 2026 26 - 30 اكتوبر 2026	5 أيام	حضوري	€5,700
طوكيو	الأسبوع 45, 2026 02 - 06 نوفمبر 2026	5 أيام	حضوري	€10,000
المنامة	الأسبوع 45, 2026 08 - 12 نوفمبر 2026	5 أيام	حضوري	€4,700
أمستردام	الأسبوع 46, 2026 09 - 13 نوفمبر 2026	5 أيام	حضوري	€5,700
الدار البيضاء	الأسبوع 47, 2026 16 - 20 نوفمبر 2026	5 أيام	حضوري	€4,100
براغ	الأسبوع 47, 2026 16 - 20 نوفمبر 2026	5 أيام	حضوري	€6,000
اسطنبول	الأسبوع 48, 2026 23 - 27 نوفمبر 2026	5 أيام	حضوري	€4,500