الانتقال إلى المحتوى

دورة عمليات تشغيل التعلم الآلي وإدارة دورة حياة نماذج التعلم الآلي

تشرح كيفية نشر نماذج التعلم الآلي ومراقبتها وصيانتها في بيئات الإنتاج من خلال عمليات تشغيل التعلم الآلي التي تربط علوم البيانات بعمليات تقنية المعلومات.

AIMO · هندسة الذكاء الاصطناعي وتشغيل النماذج ونشرهاAll Levels#2084حضوريEnglish , Arabic
المدة
5 أيام
تحميل البروشورعرض المواعيد القادمة

استبدال المشارك مجاناً في أي وقت · الإلغاء قبل 30 يوماً فأكثر: استرداد كامل ناقص 10%. سياسة الإلغاء

نظرة عامة على الدورة

تقدم هذه الدورة التدريبية المتخصصة فهماً عملياً واستراتيجياً لمفهوم عمليات تشغيل التعلم الآلي وإدارة دورة حياة نماذج التعلم الآلي، مع التركيز على كيفية تطوير النماذج ونشرها ومراقبتها وصيانتها وتحسينها بصورة مستمرة داخل بيئات الإنتاج. وتربط الدورة بين علوم البيانات وهندسة البرمجيات وعمليات تقنية المعلومات ومتطلبات الأعمال لبناء أنظمة تعلم آلي موثوقة وقابلة للتوسع. تتناول الدورة دورة الحياة الكاملة لنماذج التعلم الآلي، بدءاً من إعداد البيانات وتطوير النماذج واختبارها والتحقق من صحتها، وصولاً إلى النشر والمراقبة وإعادة التدريب وإدارة الإصدارات والتحديث أو الإيقاف. كما تركز على الممارسات التشغيلية اللازمة لتحويل حلول التعلم الآلي من بيئات التجربة إلى أنظمة إنتاج مستقرة وقابلة للإدارة. كما يستكشف المشاركون الأتمتة، والتكامل المستمر والتسليم المستمر لتطبيقات التعلم الآلي، وإدارة إصدارات النماذج، وتتبع التجارب، وإدارة البنية التحتية، ومراقبة أداء النماذج، واكتشاف انحراف البيانات وتراجع أداء النماذج. ويساعد ذلك المؤسسات على بناء عمليات تشغيل متكررة ومنظمة تعزز الكفاءة والموثوقية وقابلية التوسع. ومن خلال التطبيقات العملية ودراسات الحالة وورش العمل، سيتمكن المشاركون من تصميم أطر فعالة لعمليات تشغيل التعلم الآلي، وتحديد مخاطر دورة حياة النماذج، وتحسين عمليات النشر، وإنشاء آليات متقدمة للمراقبة والحوكمة بما يدعم الاستخدام المستدام والآمن لحلول التعلم الآلي.

أهداف التعلم

  • بنهاية الدورة، سيتمكن المشاركون من:
  • فهم مبادئ وأطر ونماذج تشغيل التعلم الآلي ودورها في المؤسسات.
  • تحليل دورة الحياة الكاملة لنماذج التعلم الآلي من التطوير حتى الإيقاف.
  • تصميم سير عمل منظم لتطوير النماذج والتحقق منها ونشرها وصيانتها.
  • تطبيق ممارسات إدارة الإصدارات وتتبع التجارب في مشروعات التعلم الآلي.
  • تطوير مسارات مؤتمتة لتكامل واختبار ونشر نماذج التعلم الآلي.
  • تقييم استراتيجيات نشر النماذج في بيئات التطوير والاختبار والإنتاج.
  • تطبيق أساليب فعالة لمراقبة أداء النماذج وجودة البيانات وموثوقية الأنظمة.
  • تقييم انحراف البيانات وانحراف المفاهيم وتراجع أداء النماذج وتحديد الإجراءات المناسبة.
  • تعزيز التعاون بين علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي وفرق تقنية المعلومات والعمليات والأعمال.
  • تطبيق مبادئ الحوكمة والأمن وإدارة المخاطر والامتثال طوال دورة حياة النموذج.
  • تحسين البنية التحتية وعمليات التشغيل بما يدعم قابلية التوسع والموثوقية.
  • إعداد خارطة طريق عملية لتطبيق عمليات تشغيل التعلم الآلي بما يتوافق مع أهداف المؤسسة وقدراتها التقنية.

من يجب أن يحضر

تستهدف هذه الدورة علماء البيانات، ومهندسي التعلم الآلي، ومهندسي الذكاء الاصطناعي، ومهندسي البيانات، ومهندسي البرمجيات، ومتخصصي عمليات التطوير والتشغيل، ومتخصصي البنية التحتية والحوسبة السحابية، والعاملين في تطوير ونشر وإدارة حلول التعلم الآلي. كما تناسب مديري تقنية المعلومات، وقادة الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي، ومهندسي الحلول والمعماريين التقنيين، ومديري البيانات والتحليلات، ومتخصصي مخاطر النماذج، ومديري المشروعات التقنية الذين يحتاجون إلى فهم كيفية تحويل نماذج التعلم الآلي إلى حلول تشغيلية قابلة للتوسع والحوكمة. وتعد الدورة مناسبة بشكل خاص للمؤسسات التي تعمل على تطوير قدراتها في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتسعى إلى بناء عمليات منظمة ومؤتمتة وآمنة ومستدامة لإدارة النماذج في بيئات الإنتاج.

مخرجات التعلم

  • عند استكمال الدورة، سيتمكن المشاركون من:
  • رسم دورة الحياة الكاملة لنموذج التعلم الآلي وتحديد الاعتماديات التشغيلية الرئيسية.
  • تصميم بنية متكاملة لعمليات تشغيل التعلم الآلي داخل بيئات المؤسسات.
  • بناء سير عمل قابل لإعادة الإنتاج لتطوير ونشر نماذج التعلم الآلي.
  • إدارة مجموعات البيانات والنماذج والتجارب والبرمجيات باستخدام ممارسات مناسبة لإدارة الإصدارات.
  • إنشاء مسارات مؤتمتة لتدريب النماذج واختبارها والتحقق منها ونشرها.
  • تطبيق عمليات التكامل المستمر والتسليم المستمر على أنظمة التعلم الآلي.
  • نشر النماذج ضمن البنية التحتية وبيئات الإنتاج المناسبة.
  • إنشاء أطر لمراقبة أداء النماذج وجودة البيانات والبنية التحتية وتوافر الخدمات.
  • اكتشاف انحراف البيانات وانحراف النماذج وتراجع الأداء والحالات التشغيلية غير الطبيعية.
  • تطبيق آليات حوكمة النماذج والتوثيق والأمن وإدارة المخاطر.
  • تقييم فرص الأتمتة وقابلية التوسع وتحسين الكفاءة التشغيلية.
  • إعداد خارطة طريق عملية لتطبيق وتطوير عمليات تشغيل التعلم الآلي داخل المؤسسة.

محتوى الدورة

اليوم الأول

أساسيات عمليات تشغيل التعلم الآلي وإدارة دورة حياة النماذج

  • مفهوم عمليات تشغيل التعلم الآلي ومبادئه وأهميته المؤسسية
  • الانتقال من تطوير نماذج التعلم الآلي إلى تشغيلها في بيئات الإنتاج
  • دورة حياة نموذج التعلم الآلي والاعتماديات التشغيلية
  • أدوار ومسؤوليات فرق علوم البيانات والهندسة وتقنية المعلومات والأعمال
  • تحديات نقل النماذج من البيئات التجريبية إلى الإنتاج
  • مستويات نضج عمليات تشغيل التعلم الآلي وجاهزية المؤسسة
  • قابلية إعادة الإنتاج والتتبع وتوحيد العمليات
  • بيئات التعلم الآلي ومتطلبات البنية التحتية
  • تصميم نموذج تشغيلي مؤسسي لعمليات التعلم الآلي
  • تطبيق عملي: رسم دورة الحياة المتكاملة لنموذج تعلم آلي باستخدام حالة مؤسسية واقعية
اليوم الثاني

تطوير النماذج وإدارة الإصدارات وبناء المسارات المؤتمتة

  • إدارة البيانات والخصائص ضمن بيئات تشغيل التعلم الآلي
  • إدارة إصدارات البرمجيات ومجموعات البيانات
  • إدارة إصدارات النماذج وتتبع التجارب
  • التحقق من النماذج وضمان الجودة
  • بناء عمليات تعلم آلي قابلة لإعادة الإنتاج
  • أتمتة تجهيز البيانات وتدريب النماذج
  • التكامل المستمر لتطبيقات التعلم الآلي
  • تنسيق مسارات العمل وأتمتة العمليات
  • استراتيجيات اختبار أنظمة التعلم الآلي
  • ورشة عملية: تصميم مسار مؤتمت للتعلم الآلي من إدخال البيانات حتى التحقق من النموذج
اليوم الثالث

نشر النماذج والبنية التحتية والتسليم المستمر

  • استراتيجيات نشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج
  • النشر الدفعي والنشر الفوري والنشر المعتمد على تدفق البيانات
  • بنية تقديم النماذج وواجهات برمجة التطبيقات
  • الحاويات وإدارة البنية التحتية
  • التسليم المستمر والنشر المؤتمت
  • إدارة بيئات التطوير والاختبار والتجهيز والإنتاج
  • قابلية توسع البنية التحتية وتحسين استخدام الموارد
  • التحقق من عمليات النشر والتراجع وإدارة الإصدارات
  • بيئات عمليات تشغيل التعلم الآلي السحابية والهجينة
  • تطبيق عملي: تصميم بنية جاهزة للإنتاج لنشر نموذج تعلم آلي
اليوم الرابع

مراقبة النماذج والموثوقية وتحسين دورة الحياة

  • مراقبة أداء نماذج التعلم الآلي
  • مراقبة جودة البيانات ومسارات معالجة البيانات
  • اكتشاف انحراف البيانات وانحراف المفاهيم
  • تحليل تراجع أداء النماذج
  • مراقبة التوافر وزمن الاستجابة والأداء التشغيلي
  • التنبيهات وإدارة الحوادث واستعادة النماذج
  • استراتيجيات إعادة التدريب والتحديث التلقائي للنماذج
  • صيانة دورة حياة النماذج وإدارة الديون التقنية
  • مبادئ هندسة الموثوقية لأنظمة التعلم الآلي
  • ورشة عملية: تطوير إطار لمراقبة النماذج والاستجابة للحوادث التشغيلية
اليوم الخامس

حوكمة وأمن عمليات تشغيل التعلم الآلي والتطبيق المؤسسي

  • حوكمة التعلم الآلي وضوابط دورة حياة النماذج
  • توثيق النماذج وقابلية التتبع والتدقيق
  • متطلبات الأمن عبر مسارات التعلم الآلي
  • إدارة الوصول وحماية البيانات وتأمين نشر النماذج
  • الذكاء الاصطناعي المسؤول وإدارة المخاطر التشغيلية
  • المتطلبات التنظيمية والامتثال لأنظمة الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج
  • اعتماد النماذج وترقيتها وإيقافها وإخراجها من الخدمة
  • مؤشرات الأداء التشغيلية لعمليات تشغيل التعلم الآلي
  • تقييم مستوى نضج عمليات تشغيل التعلم الآلي والتحسين المستمر
  • ورشة العمل الختامية: إعداد خارطة طريق مؤسسية متكاملة لعمليات تشغيل التعلم الآلي تشمل البنية التقنية والأتمتة والنشر والمراقبة والحوكمة والتحسين المستمر.

المواعيد القادمة

الموعد المختار

عبر الإنترنت · ٢٧–٣١ ديسمبر ٢٠٢٦

تحتاج مزيدًا من التفاصيل؟تواصل معنا عبر واتساب

المدينةالتواريخالسعر للمشاركسعر الحجز المبكر
عمّانمجدولة
٢٧–٣١ ديسمبر ٢٠٢٦‏٤٬٠٠٠ €‏٣٬٦٠٠ €حتى ٧ ديسمبر
عبر الإنترنتمجدولة
٢٧–٣١ ديسمبر ٢٠٢٦‏٢٬٧٠٠ €‏٢٬٤٣٠ €حتى ٧ ديسمبر
دبيمجدولة
٢٧–٣١ ديسمبر ٢٠٢٦‏٤٬٧٠٠ €‏٤٬٢٣٠ €حتى ٧ ديسمبر
ميلانومجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٧٬٠٠٠ €‏٦٬٣٠٠ €حتى ٧ ديسمبر
مدريدمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٦٬٠٠٠ €‏٥٬٤٠٠ €حتى ٧ ديسمبر
كوالالمبورمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٤٬٧٠٠ €‏٤٬٢٣٠ €حتى ٧ ديسمبر
رومامجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٧٬٠٠٠ €‏٦٬٣٠٠ €حتى ٧ ديسمبر
برشلونةمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٦٬٠٠٠ €‏٥٬٤٠٠ €حتى ٧ ديسمبر
الدوحةمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٤٬٧٠٠ €‏٤٬٢٣٠ €حتى ٧ ديسمبر
جنيفمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٧٬٣٠٠ €‏٦٬٥٧٠ €حتى ٧ ديسمبر
فرانكفورتمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٦٬٢٠٠ €‏٥٬٥٨٠ €حتى ٧ ديسمبر
المنامةمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٥٬٣٠٠ €‏٤٬٧٧٠ €حتى ٧ ديسمبر
باريسمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٦٬٧٠٠ €‏٦٬٠٣٠ €حتى ٧ ديسمبر
إسطنبولمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٥٬٣٠٠ €‏٤٬٧٧٠ €حتى ٧ ديسمبر
الدار البيضاءمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٤٬٧٠٠ €‏٤٬٢٣٠ €حتى ٧ ديسمبر
المدينة المنورةمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٤٬٨٠٠ €‏٤٬٣٢٠ €حتى ٧ ديسمبر
القاهرةمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٣٬٨٠٠ €‏٣٬٤٢٠ €حتى ٧ ديسمبر
ميونخمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٦٬٠٠٠ €‏٥٬٤٠٠ €حتى ٧ ديسمبر
لشبونةمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٦٬٠٠٠ €‏٥٬٤٠٠ €حتى ٧ ديسمبر
برلينمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٦٬٣٠٠ €‏٥٬٦٧٠ €حتى ٧ ديسمبر
فيينامجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٦٬٤٠٠ €‏٥٬٧٦٠ €حتى ٧ ديسمبر
مسقطمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٦٬٣٠٠ €‏٥٬٦٧٠ €حتى ٧ ديسمبر
مراكشمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٤٬٧٠٠ €‏٤٬٢٣٠ €حتى ٧ ديسمبر
الرياضمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٤٬٨٠٠ €‏٤٬٣٢٠ €حتى ٧ ديسمبر
مكة المكرمةمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٤٬٨٠٠ €‏٤٬٣٢٠ €حتى ٧ ديسمبر
باكومجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٥٬٣٠٠ €‏٤٬٧٧٠ €حتى ٧ ديسمبر
بانكوكمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٦٬٧٠٠ €‏٦٬٠٣٠ €حتى ٧ ديسمبر
الدماممجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٤٬٨٠٠ €‏٤٬٣٢٠ €حتى ٧ ديسمبر
أمسترداممجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٦٬٠٠٠ €‏٥٬٤٠٠ €حتى ٧ ديسمبر
لندنمجدولة
٢٨ ديسمبر ٢٠٢٦ – ١ يناير ٢٠٢٧‏٥٬٨٠٠ €‏٥٬٢٢٠ €حتى ٧ ديسمبر

متاحة في: إسطنبول · دبي · لندن · الرياض · الدوحة · أمستردام

دورات ذات صلة

هندسة الذكاء الاصطناعي وتشغيل النماذج ونشرها#2083

دورة هندسة الذكاء الاصطناعي وتطوير أنظمة التعلم الآلي

تربط بين التعلم الآلي وهندسة البرمجيات والبيانات لتصميم أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة ونشرها وتشغيلها، بدءاً من تحديد حالات الاستخدام وصولاً إلى مسارات البيانات.

هندسة الذكاء الاصطناعي وتشغيل النماذج ونشرها#2085

دورة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي وتحويلها إلى أنظمة إنتاجية

توضح كيفية تقييم جاهزية نماذج الذكاء الاصطناعي ونقلها من المرحلة التجريبية أو البحثية إلى حلول إنتاجية مستقرة وقابلة للتوسع والتشغيل في بيئات المؤسسات.

هندسة الذكاء الاصطناعي وتشغيل النماذج ونشرها#2086

دورة البنية التحتية والمنصات وهندسة نشر الذكاء الاصطناعي

تغطي متطلبات الحوسبة والتخزين والشبكات والمسرّعات اللازمة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، وكيفية تصميم منصات ومعماريات نشر تشغّل هذه الحلول بأمان وعلى نطاق واسع.

هل أنتم مستعدون لتطوير قدرات فريقكم؟

تحدثوا مع مستشارينا حول البرامج القادمة أو خطة تدريب مؤسسية مخصصة.