linkedin

Home - Courses - دورة شهادة الحوسبة السحابية في دبي - postTitle –

 

دورة مهندس التعلم الآلي الاحترافي في Google Cloud في دبي

نظرة عامة على دورة تعلم الآلة في Google Cloud

يقوم مصمم الذكاء الاصطناعي الخبير بتصميم نماذج ML وتطويرها وتأيينها أيضا لحل صعوبات الشركة باستخدام ابتكارات Google Cloud وفهم تصميمات وأساليب ML التي تم اختبارها. يعتبر مهندس ML الذكاء الاصطناعي مسؤولا طوال عملية تطوير ML ، ويتعاون بشكل وثيق مع العديد من واجبات الوظيفة الأخرى لضمان نجاح الإصدارات على المدى الطويل.

يجب أن يكون مهندس ML بارعا في جميع عناصر تصميم النموذج ، واتصال خط أنابيب المعلومات ، وكذلك تفسير المقاييس. يتطلب مهندس ML الإلمام بالأفكار الأساسية لتطوير التطبيقات وإدارة المرافق وتصميم المعلومات وإدارة البيانات. من خلال فهم التدريب وإعادة التدريب والنشر والجدولة والتتبع وكذلك تعزيز الإصدارات ، فإن أنماط ML Engineer بالإضافة إلى إنشاء خيارات قابلة للتطوير لتحقيق الأداء الأمثل.

يعتبر معهد زعبيل أفضل معهد تدريب في دبي لدورة Google Cloud للتعلم الآلي.


يقيم اختبار مهندس الذكاء الاصطناعي المتخصص / دورة Google Cloud Machine Learning قدرتك على

  • قضايا إطار ML
  • خدمات مهندس ML
  • تصميم إعداد المعلومات وكذلك أنظمة المعالجة
  • إنشاء إصدارات ML
  • أتمتة وتنسيق مسارات ML
  • مراقبة حلول التعلم الآلي وتعظيمها والاحتفاظ بها
مهندس التعلم الآلي المحترف في Google Cloud

نحن واحدة من أفضل معاهد التدريب في دبي .

جوجل كلاود محتوى دورة التعلم الآلي

القسم 1: مشاكل إطار التعلم الآلي

1.1 تحويل عقبات الشركة مباشرة إلى حالات استخدام ML. العوامل التي يجب مراعاتها تتكون من:

  • اختيار أفضل الحلول (التعلم الآلي مقابل غير التعلم الآلي، المخصص مقابل المعبأ مسبقا [على سبيل المثال، AutoML، Vision API] بناء على احتياجات العمل
  • تحديد كيفية استخدام نتيجة الإصدار لحل مشكلة العمل
  • اتخاذ قرار بشأن كيفية الاهتمام بالنتائج غير الدقيقة
  • التعرف على مصادر البيانات (المقدمة مقابل الأمثل).

1.2 تحديد مشاكل ML. تشمل الاعتبارات ما يلي:

  • نوع المشكلة (على سبيل المثال ، التصنيف ، الانحدار ، التجميع).
  • النتيجة النهائية لتنبؤات النموذج.
  • المدخلات (الوظائف) وكذلك نمط النتائج المتوقعة.

1.3 تحديد متطلبات نجاح الأعمال. تشمل العوامل التي يجب مراعاتها ما يلي:

  • مواءمة مقاييس نجاح التعلم الآلي مع مشكلة العمل.
  • نتائج خادعة.
  • تحديد متى يعتبر التصميم غير ناجح.

1.4 تحديد التهديدات لملاءمة سبل الانتصاف من غسل الأموال. العوامل التي يجب مراعاتها تتكون من:

  • تقييم تأثير الشركة والتواصل معه.
  • فحص جاهزية علاج ML.
  • تقييم جاهزية البيانات وكذلك القيود المحتملة.
  • التوافق مع أساليب الذكاء الاصطناعي المسؤولة من Google (على سبيل المثال، الميول المختلفة).

القسم 2: هندسة علاجات ML.

2.1 إنشاء علاجات ML موثوقة وقابلة للتطوير ومقدمة للغاية. تشمل العوامل التي يجب مراعاتها ما يلي:

  • اختيار حلول ML المناسبة لحالة الاستخدام (على سبيل المثال ، Cloud Build و Kubeflow).
  • أنواع العناصر (على سبيل المثال ، جمع المعلومات وإدارة البيانات).
  • الاستكشاف / التحليل.
  • هندسة الوظائف.
  • التسجيل / الإدارة.
  • اتمته.
  • تزامن.
  • تتبع.
  • خدمه.

2.2 اختيار مكونات أجهزة Google Cloud المناسبة. تشمل الاعتبارات ما يلي:

  • فحص خيارات الحوسبة وكذلك المسرع (على سبيل المثال ، وحدة المعالجة المركزية ، وحدة معالجة الرسومات ، TPU ، أدوات الحافة).

2.3 إنشاء بنية تلتزم بالمخاوف الأمنية عبر القطاعات / الصناعات. العوامل التي يجب مراعاتها تتكون من:

  • بناء أنظمة تعلم آلي آمنة ومأمونة (على سبيل المثال ، التأمين ضد الاستغلال غير المقصود للبيانات / النموذج ، والقرصنة).
  • آثار الخصوصية لاستخدام البيانات و / أو جمعها (على سبيل المثال ، الاهتمام بالبيانات الحساسة مثل المعلومات [PII] التي يمكن التعرف عليها مباشرة وتفاصيل [PHI]الصحة والعافية المحمية.

القسم 3: تصميم أعمال إعداد المعلومات وكذلك أنظمة المناولة.
3.1 استكشاف المعلومات (EDA). العوامل التي يجب مراعاتها تتكون من:

  • التصور.
  • الأساسيات التحليلية على نطاق واسع.
  • فحص البيانات أعلى جودة وكذلك فائدة.
  • وضع قيود على المعلومات (على سبيل المثال ، TFDV).

3.2 بناء خطوط أنابيب البيانات. تشمل الاعتبارات ما يلي:

  • تنظيم وتعظيم مجموعات بيانات التدريب.
  • التحقق من صحة المعلومات.
  • التعامل مع المعلومات المفقودة.
  • التعامل مع القيم المتطرفة.
  • تسرب البيانات.

3.3 إنشاء ميزات الإدخال (هندسة السمات). تتكون الاعتبارات من:

  • ضمان المعالجة المسبقة للبيانات بانتظام بين التدريب والعرض أيضا.
  • ترميز أنواع المعلومات المنظمة.
  • اختيار الوظيفة.
  • اختلال التوازن بالطبع.
  • وظيفة الصلبان.
  • التحسينات (تحويل تدفق الموتر).

القسم 4: إنشاء إصدارات ML.

4.1 تصاميم المباني. تتكون الاعتبارات من:

  • اختيار الإطار وكذلك النموذج.
  • استراتيجيات النمذجة بالنظر إلى متطلبات التفسير.
  • نقل الفهم.
  • زيادة البيانات.
  • معرفة شبه خاضعة للإشراف.
  • تعميم التصميم وكذلك تقنيات العناية بأكثر من مناسبة وكذلك تحت مناسبة.

4.2 إصدارات تعليمية. تتكون الاعتبارات من:

  • استهلاك أنواع مختلفة من المستندات في التدريب (على سبيل المثال ، CSV أو JSON أو IMG أو الباركيه أو مصادر البيانات أو Hadoop / Spark).
  • تدريب نسخة كمهمة في بيئات مختلفة.
  • ضبط معيار مفرط.
  • تتبع المقاييس طوال فترة التدريب.
  • تحليل إعادة التدريب / إعادة التوزيع.

4.3 تقييم التصاميم. العوامل التي يجب مراعاتها تتكون من:

  • اختبارات النظام للتدريب على الإصدار وكذلك الخدمة.
  • كفاءة التصميم مقابل الخطوط الأساسية والتصميمات الأبسط وعبر البعد الزمني.
  • توضح النماذج السعة على نظام الذكاء الاصطناعي.

4.4 توسيع نطاق التدريب على الإصدار وتقديمه أيضا. تشمل الاعتبارات ما يلي:

  • التدريب الموزع.
  • حل التنبؤ بالتوسع (على سبيل المثال ، التنبؤ بالنظام الذكاء الاصطناعي ، عرض الحاويات).

القسم 5: أتمتة وتنسيق أنابيب ML.

5.1 إنشاء وتنفيذ خطوط أنابيب التدريب. العوامل التي يجب مراعاتها تتكون من:

  • التعرف على المكونات والمعلمات والمشغلات وكذلك متطلبات الحوسبة (على سبيل المثال ، Cloud Build و Cloud Run).
  • هيكل التنسيق (على سبيل المثال ، خطوط أنابيب Kubeflow / خطوط أنابيب نظام الذكاء الاصطناعي ، مؤلف السحابة / حركة Apache Air).
  • التهجين أو استراتيجيات السحابة المتعددة.
  • تصميم النظام مع مكونات TFX / Kubeflow DSL.

5.2 تنفيذ أنابيب التقديم. العوامل التي يجب مراعاتها تتكون من:.

  • جزء (عبر الإنترنت ، دفعة ، التخزين المؤقت).
  • خيارات عرض Google Cloud.
  • فحص كفاءة الهدف.
  • تكوين إجراءات الزناد وخط الأنابيب.

5.3 تتبع البيانات الوصفية وتدقيقها أيضا. تتكون الاعتبارات من:

  • تنظيم وتتبع التجارب وعمليات تشغيل خطوط الأنابيب.
  • الربط بالإصدار وإصدار مجموعة البيانات.
  • نسب النموذج / مجموعة البيانات.

القسم 6: مراقبة خدمات التعلم الآلي وتعظيمها وصيانتها.

6.1 مراقبة خدمات التعلم الآلي واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. تتكون الاعتبارات من:

  • الأداء والتنظيم أعلى جودة لتنبؤات نموذج ML.
  • نهج التسجيل.
  • تطوير مقاييس تقييم ثابتة (على سبيل المثال ، تقييم الانجراف أو التحيز).
  • فهم تصميم موافقات Google Cloud.
  • الاعتراف بسياسة إعادة التدريب المناسبة.
  • التدريب المشترك وكذلك تقديم الأخطاء (TensorFlow).
  • فشل نموذج ML والاستعدادات الناتجة.

6.2 ضبط أداء خيارات ML للتدريب وكذلك الخدمة في التصنيع. تتكون الاعتبارات من:

  • تحسين وتبسيط خط أنابيب الإدخال للتدريب.
  • استراتيجيات التبسيط.

حول اختبار شهادة دورة تعلم الآلة في Google Cloud هذا

  • المدة: 2 ساعة.
  • رسوم التسجيل: 200 دولار (بالإضافة إلى الالتزام الضريبي عند الاقتضاء).
  • اللغة: الإنجليزية.
  • شكل الامتحان: عدة اختيارات بالإضافة إلى العديد من الاختيارات.
  • تقنية شحن الفحص:.
  • خذ الاختبار المراقب عبر الإنترنت من مكان بعيد ، وافحص متطلبات الفحص عبر الإنترنت.
  • خذ الفحص المراقب في الموقع في منشأة فحص.
    المتطلبات: لا يوجد.
  • الخبرة الموصى بها: 3+ سنوات من الخبرة في السوق تتكون من 1+ سنوات تصميم وإدارة الخيارات أيضا باستخدام Google Cloud.

We are fully accredited Institute by KHDA and endorsed by students as the best Google Cloud Machine Learningtraining institute in Dubai.

 لمعرفة المزيد من المعلومات حول دورات تكنولوجيا المعلومات لدينا انقر هنا

لمزيد من التفاصيل حول الشهادة الرسمية لمهندس الأمن المحترف في Google Cloud ، انقر هنا

للاطلاع على مراجعات جوجل

 

 
Quick Enquiry

    situs daftar slot online
    error:
    × Chat with us! Available on SundayMondayTuesdayWednesdayThursdayFridaySaturday