Build a Full-Stack Machine Learning Web App In Production...

Build a Full-Stack Machine Learning Web App In Production 2025-3 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of full-stack. 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 full-stack and learning, 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 Build a Full-Stack Machine Learning Web App In Production. این دوره آموزشی، مهندسان یادگیری ماشین را برای ساخت و استقرار یک برنامه کاربردی کامل یادگیری ماشین در محیط تولید آماده می‌کند. در حالی که بسیاری از دوره‌ها تنها بر مدل‌سازی تئوری یا توسعه وب بدون مؤلفه هوش مصنوعی تمرکز دارند، این آموزش مستقیماً بر پر کردن شکاف بین تئوری و عمل متمرکز است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه یک سیستم کامل را از ابتدا تا انتها، با استفاده از بهترین شیوه‌ها و ابزارهای صنعتی مانند داکر، پایپ‌لاین‌های داده‌ای، سیستم‌های کش، محاسبات توزیع‌شده و آزمون‌های واحد و یکپارچه‌سازی، بسازند. این دوره شامل طراحی برای مقیاس‌پذیری، به‌کارگیری مدل‌هایی از یادگیری ماشین کلاسیک تا ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ، و همچنین تحقق تأثیر تجاری قابل‌اندازه‌گیری با بهینه‌سازی هزینه و عملکرد است. در پایان، هر شرکت‌کننده یک پروژه کامل و قابل‌توجه برای نمونه کار خود خواهد داشت که مهارت‌های بسیار مورد تقاضای صنعت را به نمایش می‌گذارد. با توجه به ارزش بالای این مهارت‌ها در بازار کار، این دوره یک سرمایه‌گذاری استراتژیک برای دستیابی به موقعیت‌های شغلی با درآمد بالا در حوزه هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

What You Will Learn

تبدیل شدن به یک مهندس AI/ML کامل (Full-Stack).
توسعه کامل (Full-Stack): ساخت هم Front End و هم Back End با Flask، Docker و Redis.
طراحی سیستم ML: نحوه طراحی یک برنامه وب AI که بتواند به طور مؤثر مقیاس‌پذیر باشد.
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing): آموزش یک مدل زبان BERT از ابتدا با استفاده از PyTorch، Hugging Face و Wandb.
APIهای آماده تولید (Production-Grade APIs): تبدیل یک مدل AI به APIهای با عملکرد بالا با استفاده از FastAPI.
ادغام Database: اتصال برنامه با Databaseهای تولیدی با استفاده از PostgreSQL و SQLAlchemy.
تسلط بر استقرار (Deployment Mastery): عملیاتی کردن برنامه با استفاده از Railway.
ساخت برنامه‌های وب پیچیده Flask و وب‌سایت‌ها.
آموزش مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning Models) شبیه BERT و استقرار آن‌ها به عنوان یک API.
طراحی بارهای کاری محاسبات توزیع‌شده (Distributed Computing workloads) با Celery و Redis.
کسب مهارت در استفاده از Databaseها با PostgreSQL و SQLAlchemy.
تقویت Portfolio شغلی، کارهای Freelance یا حتی راه‌اندازی SaaS خود.

Who This Course Is For

مهندسان نرم‌افزار (Software Engineers) که به دنبال انتقال به حوزه پردرآمد مهندسی ML هستند.
دانشمندان داده (Data Scientists) که می‌خواهند با یادگیری مهارت‌های استقرار و تولید، سطح خود را ارتقاء دهند.
دانشجویان CS یا افرادی که در میانه مسیر شغلی خود تغییر شغل می‌دهند و می‌خواهند Portfolio خود را تقویت کنند.
مشاوران Freelance یا کارآفرینانی که مشتاق ایجاد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر ML یا محصولات SaaS خود هستند.
مهندسان نرم‌افزار که به دنبال یادگیری نحوه ساخت برنامه‌های آماده تولید با AI هستند.
بنیان‌گذاران مشتاق SaaS که می‌خواهند برنامه‌های وب مبتنی بر AI بسازند.
Freelancerهایی که برای گسترش مجموعه مهارت‌های خود با توسعه وب AI آموزش می‌بینند.
متخصصان صنعت فناوری یا تغییر دهندگان میانه شغلی که به دنبال ارتقاء مهارت خود هستند.