Machine Learning System Design | Complete Course 2026

Machine Learning System Design is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of system. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with system and design, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

دوره Machine Learning System Design, Video Edition. این دوره یک راهنمای جامع، کاربردی و مرحله‌به‌مرحله برای طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین مؤثر، قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر ارائه می‌دهد. این آموزش یک چارچوب کامل و قابل اطمینان برای ساخت، نگهداری و ارتقای سیستم‌های یادگیری ماشین در هر سطحی از پیچیدگی فراهم می‌کند. این دوره شما را در تمام مراحل چرخه حیات یک پروژه، از جمع‌آوری داده‌ها تا استقرار و نگهداری سیستم در محیط عملیاتی، راهنمایی می‌کند. برای هر متخصصی، خواه یک مهندس که در حال افزودن قابلیت یادگیری ماشین به یک برنامه موجود است یا کسی که قصد ساخت یک سیستم از پایه را دارد، مدیریت مجموعه‌داده‌های بزرگ، تعریف الزامات آزمایش و استقرار، و کنترل پیچیدگی‌های منحصر به فرد اجرای مدل‌ها در مرحله تولید ضروری است. این دوره دقیقاً برای پرداختن به این چالش‌ها طراحی شده و نحوه طراحی و مستقر کردن یک پروژه یادگیری ماشین را از آغاز تا پایان نشان می‌دهد. نویسندگان، والری بابوشکین و آرسنی کراچنکو، این راهنمای منحصربه‌فرد را با بینش‌های شخصی و تجربیات عملی گسترده خود غنی ساخته‌اند. شرکت‌کنندگان مستقیماً از تخصص آن‌ها بهره می‌برند و هر جنبه از سیستم، شامل جمع‌آوری نیازمندی‌ها، تأمین داده‌ها، استقرار و مدیریت سیستم نهایی را به طور عملی فرا می‌گیرند.

What You Will Learn

نمای کلی و تصویر بزرگ از طراحی سیستم یادگیری ماشین.
تحلیل فضای مسئله برای شناسایی راه‌حل بهینه یادگیری ماشین.
کسب آمادگی لازم برای مصاحبه‌های طراحی سیستم یادگیری ماشین (Ace ML system design interviews).
انتخاب معیارهای مناسب و معیارهای ارزیابی (Metrics and evaluation criteria).
اولویت‌بندی وظایف در مراحل مختلف طراحی سیستم یادگیری ماشین.
حل مشکلات مربوط به مجموعه‌داده با جمع‌آوری داده، تحلیل خطا و مهندسی ویژگی (Feature Engineering).
شناسایی اشکالات رایج (Common pitfalls) در توسعه سیستم یادگیری ماشین.
طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین برای سبک، قابل نگهداری و قابل توسعه بودن در طول زمان (lean, maintainable, and extensible).
معیارها و ملاک‌های ارزیابی (Metrics and evaluation criteria).
حل مشکلات رایج مجموعه‌داده (Solve common dataset problems).
اشکالات رایج در توسعه سیستم یادگیری ماشین (Common pitfalls in ML system development).
نکات مصاحبه طراحی سیستم یادگیری ماشین (ML system design interview tips).

Who This Course Is For

برای خوانندگانی که اصول مهندسی نرم‌افزار (Software Engineering) و یادگیری ماشین (Machine Learning) را می‌دانند.
مهندسان و متخصصان فنی که به دنبال افزودن قابلیت‌های یادگیری ماشین به برنامه‌های موجود یا طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین از پایه هستند.
افرادی که برای مصاحبه‌های تخصصی طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین آماده می‌شوند.