Yapay Zeka ile Güvenlik: Tehdit Algılama ve Yanıt Eğitimi

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) verilir ve AdaBoost'u Python ile makine öğrenimi için gradyan arttırmalı algoritmalar oluşturmak isteyen veri bilimcilerini ve yazılım mühendislerini hedef almaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AdaBoost ile makine öğrenimi modelleri oluşturmak için gerekli geliştirme ortamını kuracaklardır.
• Yığın öğrenme yaklaşımını anlayacak ve uyumlu gradyan artırmayı uygulayabileceklerdir.
• AdaBoost modelleri oluşturmayı Python ile öğreneceklerdir.
• Hiperparametre ayarlamasını kullanarak AdaBoost modellerinin doğruluğunu ve performansını artırabileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri bilimcilerine ve makine öğrenimi modelini seçme ve optimize etme sürecini otomatikleştirmek isteyen daha az teknik kişilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Son derece verimli makine öğrenimi modellerini eğitme sürecini otomatikleştirin.
• Derin öğrenme modelleri için en iyi parametreleri otomatik olarak arayın.
• Son derece doğru makine öğrenimi modelleri oluşturun.
• Makine öğreniminin gücünü gerçek dünya iş sorunlarını çözmek için kullanın.

Bu eğitmen yönetili, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) makine öğrenimi arka planına sahip teknik katılımcılara yönelik, AutoML çerçevelerini kullanarak büyük verilerde karmaşık kalıpları tespit etmek için modellerin optimize edilmesini hedefler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Google'nın AutoML platformunu kullanarak çeşitli uygulamalar için özelleştirilmiş sohbet robotları oluşturmak isteyen farklı uzmanlık seviyelerindeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sohbet robotu geliştirmenin temellerini anlayabilecektir.
• Google Bulut Platformunda gezinebilecek ve AutoML'ya erişebilecektir.
• Sohbet robotu modellerini eğitmek için verileri hazırlayabilecektir.
• AutoML kullanarak özel sohbet robotu modellerini eğitebilecek ve değerlendirebilecektir.
• Sohbet robotlarını çeşitli platformlara ve kanallara dağıtabilecek ve entegre edebilecektir.
• Sohbet robotu performansını zaman içinde izleyebilecek ve optimize edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zekadan veritabanı güvenliğine kadar kurumsal güvenliğin farklı yönleri ele alınmaktadır. Ayrıca, saldırılardan korunmak için gereken en son araçlar, süreçler ve zihniyet de kapsanmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), örüntü tanıma ve makine öğrenimi alanına bir giriş sunar. İstatistik, bilgisayar bilimi, sinyal işleme, bilgisayar görüşü, veri madenciliği ve biyoinformatik alanlarındaki pratik uygulamalara değinir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Örüntü tanımaya temel istatistiksel yöntemleri uygulayabilecektir.
• Veri analizi için sinir ağları ve çekirdek yöntemleri gibi temel modelleri kullanabilecektir.
• Karmaşık problem çözme için gelişmiş teknikleri uygulayabilecektir.
• Farklı modelleri birleştirerek tahmin doğruluğunu artırabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), DataRobot'in makine öğrenimi yeteneklerini kullanarak tahmin modellerini otomatikleştirmek, değerlendirmek ve yönetmek isteyen veri bilimcileri ve veri analistlerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri kümelerini DataRobot içine yükleyerek verileri analiz etmek, değerlendirmek ve kalite kontrolünden geçirmek.
• Önemli değişkenleri belirlemek ve tahmin hedeflerine ulaşmak için modeller oluşturmak ve eğitmek.
• İş kararlarında faydalı olabilecek değerli bilgiler oluşturmak için modelleri yorumlamak.
• Optimize edilmiş bir tahmin performansı sağlamak için modelleri izlemek ve yönetmek.

Bu sınıf, öğrencileri etkileşimli bir ortama sokacak ve kendi sistemlerini nasıl tarayacaklarını, test edeceklerini, hackleyeceklerini ve güvence altına alacaklarını gösterecektir. Yoğun laboratuvar ortamı, her öğrenciye güncel temel güvenlik sistemleri hakkında derinlemesine bilgi ve pratik deneyim kazandırır. Öğrenciler, öncelikle çevre savunmasının nasıl çalıştığını anlayacak ve ardından kendi ağlarını tarayıp saldıracaklardır; gerçek bir ağa zarar verilmez. Daha sonra öğrenciler, saldırganların ayrıcalıklarını nasıl yükselttiğini ve bir sistemi güvence altına almak için hangi adımların atılabileceğini öğrenirler. Öğrenciler ayrıca İzinsiz Giriş Algılama, Politika Oluşturma, Sosyal Mühendislik, DDoS Saldırıları, Tampon Taşması ve Virüs Oluşturma konularını da öğreneceklerdir. Bu yoğun 5 günlük sınıfı tamamlayan bir öğrenci, Etik Hackleme konusunda uygulamalı bilgi ve deneyime sahip olacaktır.

Etik Hackleme Eğitiminin amacı şunlardır:

• Etik hackleme önlemlerinde profesyonel bilgi güvenliği uzmanlarının kimlik bilgilerini belirleme ve yönetme için asgari standartlar oluşturmak.
• Kimlik bilgisi olan bireylerin asgari standartları karşıladığını veya aştığını halka duyurmak.
• Etik hacklemeyi benzersiz ve kendi kendini düzenleyen bir meslek olarak güçlendirmek.

Hedef Kitle:

Bu Kurs, aşağıdaki pozisyonlarda çalışanlar için idealdir:

• Güvenlik Mühendisleri
• Güvenlik Danışmanları
• Güvenlik Yöneticileri
• BT Direktörleri/Yöneticileri
• Güvenlik Denetçileri
• BT Sistem Yöneticileri
• BT Ağ Yöneticileri
• Ağ Mimarları
• Geliştiriciler

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), özel ML eğitim modelleri oluşturmak ve dağıtmak isteyen veri bilimcileri, veri analistlerini ve geliştiricileri hedeflemektedir. Minimum çabayla AutoML ürünleri ve özelliklerini keşfetmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli veri türleri için farklı hizmetleri uygulamak üzere AutoML ürün yelpazesini keşfedebilecekler.
• Özel ML modelleri oluşturmak için veri kümelerini hazırlayabilecek ve etiketleyebilecekler.
• Doğru ve adil makine öğrenimi modelleri üretmek için modelleri eğitebilecek ve yönetebilecekler.
• İşletme hedeflerine ve ihtiyaçlarına ulaşmak için eğitilmiş modeller kullanarak Make tahminlerde bulunabilecekler.

Sertifikalı Etik Hacker sertifikası, dünyada en çok aranan Siber Güvenlik sertifikalarından biridir.

Bu program, öğrencilerin CEH sertifika sınavına ve CEH Pratik Sınavı'na hazırlanmalarını sağlamak için eğitim ve uygulamayı birleştirir. Hem sınavı başarıyla geçen adaylar, CEH Master unvanını ve CEH sertifikasını kazanırlar.

Öğrencilere CPENT veya CHFI kursunu paketlerine eklemek için seçenek verilir.

Sertifikalı Penetrasyon Test Profesyoneli (CPENT) veya Bilgisayar Hacking Forensik İnceleyici (CHFI) kursları her öğrenciyi EC-Council'ın çevrimiçi, kendi ritiminde ilerletilebilen akıcı video programı aracılığıyla eğitir.

CPENT (Pen-test):
Öğrencilere CEH programında öğretilen kavramlar ve araçların bir pen-test metodolojisine nasıl uygulanacağını canlı bir Siber Aralık'ta öğretir.

CHFI (Bilgisayar Forensik):
Öğrencileri, arama ve el koyma, teslim zinciri, kazanma, koruma, analiz ve dijital kanıt raporlama dahil olmak üzere bilgisayar forensiğine metodolojik bir yaklaşım öğretir.

Kurs Tanımı

CEH, etik hacking fazları, çeşitli saldırı vektörleri ve önleyici karşı tedbirler hakkında kapsamlı bir anlayış sağlar. Hackerların kötü niyetli olarak nasıl düşündüklerini ve hareket ettiklerini öğretecektir ki bu sayede güvenlik altyapını kurmanız ve gelecekteki saldırıları karşılamak için daha iyi konumda olacaksınız. Sistem zayıflıkları ve açıkları hakkında bir anlayış, kuruluşların sistemi güvende tutmak için güvenlik kontrollerini güçlendirmelerine yardımcı olur.

CEH, el ile deneme ortamı ve sistemli bir süreç sunarak her etik hacking alanına ve metodolojisine göz atmanızı sağlar. Bu sayede CEH unvanını kazanmak için gerekli bilgi ve becerilerinizi kanıtlama fırsatı bulursunuz. Güvenli olmak için gereken sorumluluklara ve önlemlere tamamen farklı bir yaklaşım sergileyeceksiniz.

Kime Uygun

• Yasa uygulaması personeli
• Sistem yöneticileri
• Güvenlik görevlileri
• Savunma ve askeri personel
• Hukuki profesyoneller
• Bankacılar
• Güvenlik profesyonelleri

Sertifikalı Etik Hacker Master Hakkında

CEH Master sertifikasyonunu kazanmak için, CEH Pratik sınavını geçmelisiniz. CEH Pratik Sınavı, öğrencilerin CEH kursunda öğrendiği ilkeleri kanıtlayabilmelerini sağlamak üzere tasarlanmıştır. Pratik sınavda etik hacking tekniklerinin uygulanması gibi tehdit vektörü belirleme, ağ tarama, işletim sistemi algılama, zayıflık analizi, sistem hackingi ve daha fazlası gibi becerilerinizi göstermeniz gerekmektedir.

CEH Pratik sınavında simülasyonlar bulunmamaktadır. Bunun yerine, bir kurumsal ağı taklit eden canlı sanal makineler, ağlar ve uygulamaların kullanımıyla tasarlanmış bir canlı aralıkta zorluklarla karşılaşma şansınız olacaktır.

CEH Pratik Sınavında bulunan zorlukları başarıyla tamamlamak, Sertifikalı Etik Hacker (CEH) sertifikasyonunu elde ettikten sonraki bir adım olup, CEH sınavını ve CEH Pratik sınavını başarıyla geçmeniz size CEH Master ek sertifikasını kazandırır.

Sertifikalı Etik Hacker Pratik Hakkında

Etiğe uygun hacking beceriniz olduğunu kanıtlamak için, gerçek dünyada karşılaşılabilecek zorlukları gerçek bir ortamda lablar ve araçlar kullanarak belirli etik hacking zorluklarını belirlenen bir süre içinde tamamlamanız gereken testlerle yeteneklerinizi test ederiz.

EC-Council CEH (Pratik) sınavı, büyük bir kuruluşun gerçek hayattaki ağını taklit eden karmaşık bir ağdan oluşur ve çeşitli ağ sistemleri (DMZ, Firewalls vb.) içerir. Bu sistemindeki gerçek zamanlı zayıflıkları keşfetmek ve istismar etmekle kalmazken aynı zamanda sistemleri denetlemeniz gerekmektedir.

CPENT Hakkında

EC-Council'ın Sertifikalı Penetrasyon Test Profesyoneli (CPENT) programı tamamen pen test üzerine odaklanır ve sizin, saldırmak, istismar etmek, önlemek ve savunmak zorunda olan bir kurumsal ağ ortamında çalışmayı öğretecektir. Eğer sadece düz ağlarda çalışıyorsanız, CPENT'in canlı uygulama aralığı, IoT sistemleri, OT sistemleri üzerinde pen test yapmayı, kendi istismarlarını yazmayı, kendi araçlarınızı inşa etmeyi, ileri seviye ikili istismarları yürütmeyi, gizli ağlara erişmek için çift pivot yapmayı ve ağın en iç bölümlerine ulaşmak için komut dosyalarını ve istismarları özelleştirmeyi öğrenerek becerilerinizi bir adım daha ileriye taşıyacaktır.

CHFI Hakkında

Bilgisayar Hacking Forensik İnceleyici (CHFI) kursu, dijital forensik disiplini tamamen tarafsız bir bakış açısıyla sunar. CHFI, ana foransik araştırma senaryolarını kapsayan ve öğrencilerin çeşitli foransik araştırma teknikleriyle ve başarılı bir bilgisayar foransik araştırması gerçekleştirmek için gerekli standart foransik araçları kullanmayı öğrenmelerini sağlayan kapsamlı bir kursudur.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) mobil cihazlar için optimize edilmiş makine öğrenme modelleri oluşturmak isteyen geliştiricilere yönelik Google'un ML Kit'ini kullanmalarını sağlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Geliştirme ortamını mobil uygulamalar için makine öğrenme özellikleri geliştirmeye başlamak üzere kurabilmek.
• ML Kit API'lerini kullanarak yeni makine öğrenme teknolojilerini Android ve iOS uygulamalarına entegre edebilmek. 
• ML Kit SDK'sını kullanarak mevcut uygulamaları cihaz üzerinde işlem yapmak ve dağıtmak için geliştirebilmek ve optimize edebilmek.

Pattern Matching, bir görüntü içinde belirli desenleri bulmak için kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, bir üretim hattında arızalı bir ürün üzerinde beklenen etiketin varlığını veya bir bileşenin belirlenen boyutlarının olup olmadığını tespit etmek gibi, yakalanmış bir görüntüde belirli özelliklerin varlığını belirlemek için kullanılabilir. "Pattern Recognition" (daha geniş ilgili örnek koleksiyonlarına dayalı genel desenleri tanır) ile farklı olarak, Pattern Matching aramamız gerekeni açıkça belirtir ve ardından beklenen desenin var olup olmadığını söyler.

Kurs Formatı

• Bu kurs, pattern matching'in Machine Vision alanında kullanımıyla ilgili yaklaşımları, teknolojileri ve algoritmalarını tanıtır.

Bu eğitmen yönlendirilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal) verilerek, büyük veri kümeleri için Makine Öğrenimi algoritmaları oluşturmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• Makine öğrenimi modelleri oluşturmak için Random Forest ile gerekli geliştirme ortamını kurabilmek.
• Random Forest'in avantajlarını anlamak ve sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için nasıl uygulayacağını öğrenmek.
• Büyük veri kümelerini yönetmeyi ve Random Forest'teki birden fazla karar ağacını yorumlamayı öğrenmek.
• Hiperparametreleri ayarlayarak makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek ve optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), değerleri tahmin ve projeksiyon yapmak ve zaman serisi tahmini için analitik araçlar kullanmak isteyen orta düzey veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CRISP-DM metodolojisini uygulamayı, uygun makine öğrenimi algoritmalarını seçmeyi ve model oluşturmayı ve performansını iyileştirmeyi öğreneceklerdir.
• RapidMiner kullanarak değerleri tahmin ve projeksiyon yapabilecek ve zaman serisi tahmini için analitik araçlar kullanabileceklerdir.

RapidMiner, hızlı uygulama prototipleme ve geliştirme için açık kaynaklı bir veri bilimi yazılım platformudur. Veri hazırlama, makine öğrenimi, derin öğrenme, metin madenciliği ve tahmine dayalı analiz için entegre bir ortam içerir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, veri hazırlama, makine öğrenimi ve tahmine dayalı model dağıtımı için RapidMiner Studio'nun nasıl kullanılacağını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• RapidMiner'ü kurmak ve yapılandırmak
• RapidMiner ile veri hazırlamak ve görselleştirmek
• Makine öğrenimi modellerini doğrulamak
• Verileri birleştirmek ve tahmine dayalı modeller oluşturmak
• Tahmine dayalı analitiği bir iş sürecine dahil etmek
• RapidMiner'ü sorun gidermek ve optimize etmek

Hedef Kitle

• Veri bilimcileri
• Mühendisler
• Geliştiriciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek ayarlama yapınız.