Mühendisler için Yapay Zeka Aktivasyonu Eğitimi Eğitimi

CloudMatrix, Huawei'nin ölçeklenebilir, üretim kalitesi tahmin akışlarını destekleyen birleşik bir AI geliştirme ve dağıtım platformudur.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), CloudMatrix platformunu kullanarak AI modellerini dağıtma ve izleme konusunda beceriler kazanmak isteyen başlangıç seviyesinden orta düzeydeki AI profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Model paketleme, dağıtım ve hizmet sunumu için CloudMatrix'u kullanma.
• Ascend chipsetleri için modelleri dönüştürme ve iyileştirme.
• Gerçekte zamanlı ve toplu tahmin görevleri için akışları ayarlama.
• Üretim ayarlarında dağıtımları izleme ve performansı optimize etme.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Gerçek dağıtım senaryolarında CloudMatrix'un elden kullanımı.
• Dönüştürme, iyileştirme ve ölçeklendirme odaklı yönlendirilmiş alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için AI altyapınız veya bulut ortamınıza dayalı özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu Türkiye'da gerçekleştirilen (çevrimiçi veya yerel) eğitmen yönetimi altında yapılan canlı eğitim, temel düzeyden orta seviyeye kadar olan AI mühendisleri ve yazılım geliştiricilerini hedef alıyor. Bu grup, AI mühendisliği prensipleri ve uygulamalarına ilkel bir anlayış kazanmak isteyen kişilerdir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AI ve makine öğrenimi arkasındaki temel kavramları ve teknolojileri anlamak.
• TensorFlow ve PyTorch kullanarak temel makine öğrenimi modellerini uygulamak.
• Yazılım geliştirme konusundaki pratik sorunlara AI tekniklerini uygulamak.
• AI mühendisliği alanında en iyi uygulamaları kullanarak AI projelerini yönetip sürdürmek.
• AI sistemlerinin geliştirilmesinde dahil olan etik implicatations ve sorumlulukları tanımlamak.

Biren AI Accelerators, büyük ölçekli eğitim ve çıkarım için destek sağlayan, AI ve HPC iş yükleri için tasarlanmış yüksek performanslı GPUlerdir.

Bu eğitmen yönetimi altında yapılan canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta seviye ve ileri düzey geliştirmenin Biren'in özel GPU yığını kullanarak uygulamaları programlamak ve optimize etmek için tasarlanmıştır. CUDA tabanlı ortamlarla pratik karşılaştırmalarda bulunacaktır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Biren GPU mimarisini ve bellek hiyerarşisini anlayacak.
• Geliştirme ortamını kurma ve Biren'in programlama modelini kullanma.
• CUDA tarzındaki kodu Biren platformlarına çevirmek ve optimize etmek.
• Performans ayarlama ve hata ayıklama tekniklerini uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Örnek GPU iş yüklerinde Biren SDK'nın kullanımı.
• Taşıma ve performans ayarlama odaklanan yönlendirilmiş uygulamalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Uygulama yığınına veya tümleştirmede ihtiyaçlarınıza dayalı olarak bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal) orta düzeyden ileri düzeyde olan AI profesyonelleri ve yazılım geliştiricileri hedef almaktadır. Bu kişilerin amacı, AI ve ML kullanarak zeki uygulamalar oluşturmak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AI ve ML'in gelişmiş kavramlarını ve teknolojilerini anlamak.
• AI/ML model geliştirimi için veriyi analiz etmek ve görselleştirmek.
• AI/ML modellerini etkili bir şekilde oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak.
• Gerçek dünya sorunlarını çözebilen zeki uygulamalar oluşturmak.
• AI uygulamalarının çeşitli endüstrilerdeki etik implikasyonlarını değerlendirmek.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde), akıllı uygulamaların temel prensiplerini ve çeşitli endüstrilerde nasıl kullanılacaklarını anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki IT profesyonelleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Yapay zekanın tarihini, prensiplerini ve etkisini anlayabileceklerdir.
• Farklı makine öğrenimi algoritmalarını tanımlayabilecek ve uygulayabileceklerdir.
• AI uygulamaları için veriyi etkin bir şekilde yönetip analiz edebileceklerdir.
• Yapay zekanın farklı sektörlerdeki pratik uygulamalarını ve sınırlamalarını tanıyabileceklerdir.
• Yapay zeka teknolojisinin etik dikkate değer noktalarını ve toplumsal yankılarını tartışabileceklerdir.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), akıllı uygulamaların inceliklerinde uzmanlaşmak ve bunları karmaşık, gerçek dünya problemlerini çözmek için kullanmak isteyen orta düzeyden ileri düzeye veri bilimcileri, mühendisler ve AI uygulayıcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Derin öğrenme mimarilerini uygulamak ve analiz etmek.
• Dağıtık bilgi işlem ortamında makine öğrenimini ölçeklendirerek uygulamak.
• Karar verme için pekiştirmeli öğrenme modelleri tasarlamak ve uygulamak.
• Dil anlama için gelişmiş NLP sistemleri geliştirmek.
• Görüntü ve video analizi için bilgisayarlı görü tekniklerini kullanmak.
• AI sistemlerinin geliştirilmesi ve kullanımında etik hususları ele almak.

Yapay zeka, modern ürün yönetiminin temeli haline hızla dönüşüyor — müşteri ihtiyaçlarını keşfetme, çözümler tanımlama ve karar verme süreçlerini dönüştürüyor. Elektrik endüstriyi devrimize ettiği gibi, yapay zeka ürünlerin nasıl oluşturulduğu, doğrulanması ve geliştirildiği şekli de yeniden şekillendiriyor.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) Ürün Sahipleri, Scrum Master'lar ve Agile Koçları hedef almaktadır. Eğitim, yapay zekanın ürün sahipliği ve karar verme süreçlerini nasıl geliştirebileceği konusunda bilgi edinmek isteyen bu kişiler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecek olacaklardır:

• Yapay zekanın temellerini anlamak ve geleneksel yapay zeka ile Üretebilir Yapay Zeka (GenAI) arasında farkı belirlemek.
• Ürün Sahibinin yedi tercih edilen tutumu (yeni Orkestratör tutumunu da dahil olmak üzere) uygulamak ve her bir tutumu güçlendirmek için yapay zeka'yı kullanmak — örneğin Visioner, Deneycisi veya Müşteri Temsilcisi.
• Etkili bir şekilde teşvik etmeyi ve yapay zeka araçlarını uzman becerilere sahip akıllı işbirlikçiler olarak değerlendirmeyi anlamak.
• Müşteri anlayışını derinlemesine genişletmek ve hipotez testi ve keşfetme için yapay zeka destekli personalar oluşturmak, gerçekçi müşteri temasını korurken.
• 3x3 Framework gibi yapısal çerçeveleri kullanarak açık bir ürün vizyonu geliştirmek ve iletişim kurmak, yapay zeka'yı hikaye oluşturma ve görselleştirme için kullanmak.
• Mock-up'lar veya ürün kavramları oluşturmak gibi prototip oluşturma ve hipotez testini hızlandırmak için Üretebilir Yapay Zeka araçlarını kullanmak.
• Değer, uygulanabilirlik ve kullanıcı etkisi temelinde özellikleri analiz etmek, önceliklendirip değerlendirmek için yapay zeka araçlarını kullanarak ürün kararlarını desteklemek.
• E-postalar, paydaş yönetimi, not alma gibi günlük rutin görevleri otomatize etmek veya devretmek için yapay zeka'yı kullanmak ve stratejik ve yaratıcı işlere odaklanmak.
• Sorumlu ve sürdürülebilir yapay zeka uygulamasını sağlamak için etik, önyargı ve veri güvenliği konularında tartışmalar yönetmek.
• Belirli ürün ve kuruluş bağlamına göre değerli yapay zeka kullanım senaryolarını belirlemek ve tasarlama.
• Verimlilik asistanları, prototip oluşturma platformlarından üretilebilir video, görüntü ve kodlama çözümlerine kadar yaklaşık 20 farklı yapay zeka aracı ve modeli keşfetmek ve denemek.