أحد أقوى المسارات لبناء تخصصي متين كـ AI Engineer
في عصر تطور النماذج والأنظمة، لا يعني الاحتراف حفظ الأدوات فقط، وإنما فهم المبادئ وتصميم أنظمة قابلة للقياس والنشر، والاستعداد المهني الكامل، وهنا ملخص عملي ومتكامل يساعد المهنيين والطلاب على الانتقال من مبتدئ إلى مهندس ML إنتاجي 👇
✴️ الأساس البرمجي والرياضي ::
ابدأ بتعلم بايثون وNumPy وPandas، ثم ركز على الجبر الخطي، والاحتمالات والإحصاء، والتفاضل والتكامل، لفهم آليات الخوارزميات.
✴️ مفاهيم وأساسيات ML ::
تعلم الفروقات بين التعلم الخاضع وغير الخاضع للإشراف، ونماذج التصنيف والانحدار، وأنشئ أنابيب عمل مع التهيئة، وهندسة المميزات، والتحقق المتقاطع، وضبط المعاملات.
✴️ التعلم العميق ::
ابدأ بالشبكات العصبية، والانتشار العكسي، واطلع على أطر العمل (مثل TensorFlow) لإنشاء نماذج قابلة للنشر، فـTensorFlow يجعل بناء نماذج DL وتصديرها للويب والسحابة أسهل للمبتدئين والخبراء على حد سواء.
✴️ الهندسة الإنتاجية وMLOps ::
- تعلم Git وDocker وكيفية نشر النماذج على منصات سحابية مثل Amazon SageMaker التي توفر بنية مُدارة لتدريب ونشر النماذج على نطاق واسع.
- استخدم أدوات تتبع التجارب مثل MLflow، لتنظيم التجارب والطرائق.
- اعتمد DVC لإصدار البيانات والنماذج، وخلق تتبع متكامل للمشروع.
- طور واجهات API للنماذج باستخدام FastAPI لبناء خدمات سريعة وقابلة للصيانة.
💡 نصيحة عملية:: المشاريع الكاملة (end-to-end) في محفظتك هي مفتاح المقابلات وفرص العمل؛ فركّز على حالات استخدام حقيقية؛ وقياس الأداء في الإنتاج؛ والمراقبة الدورية للانحرافات !!
” الفرق بين نموذج جيد ومنتج ناجح هو التصميم الذي يضمن قابلية التكرار؛ والإصدار؛ والمراقبة المستمرة ” (خلاصة ممارسات فرق هندسية مُجربة).
الرابط 🔗 👇
https://drive.google.com/file/d/1YODZl-lwCZM4Z5huaopzm_Iz5Yum6sBZ/view
سوريا
مصر
الإمارات
السعودية
قطر
