Mühendisler için Yapay Zekâ Dönüşüm Eğitimi Eğitimi

Bu eğitmen eşliğindeki Türkiye eğitimi, ölçeklenebilir yapay zeka çıkarımı için CloudMatrix'i tanıtıyor. CANN ve MindSpore kullanarak modelleri dağıtma, optimizasyon ve izleme yöntemlerini öğrenin. Gerçek zamanlı ve toplu iş yükleri için paketleme, dönüştürme, servis sağlama ve performans ayarlarını kapsayan uygulamalı egzersizler bulunmaktadır.

Türkiye konumunda (online veya kurum içi) verilen bu eğitmen eşliğinde canlı eğitim, AI mühendisliğinin temel prensiplerini ve uygulamalarını kavramak isteyen başlangıç ila orta seviye AI mühendisleri ve yazılım geliştiricilere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şu yetkinliklere sahip olacaklardır:

• AI ve makine öğreniminin ardındaki temel kavramları ve teknolojileri anlayacaklar.
• TensorFlow ve PyTorch kullanarak temel makine öğrenimi modelleri geliştirecekler.
• Yazılım geliştirme süreçlerinde pratik problemleri çözmek için AI tekniklerini uygulayacaklar.
• AI mühendisliğinin en iyi uygulamaları ile AI projelerini yönetecek ve sürdürecekler.
• AI sistemleri geliştirirken karşılaşılacak etik yükümlülükleri fark edebilecekler.

Bu Türkiye üzerine yapılan canlı eğitim, geliştiricilerin Biren yapay zekâ hızlandırıcılarında uygulamaları programlama ve optimizasyon yapma becerilerini kazandırır. Katılımcılar GPU mimarisini öğrenir, SDK'yi kurar ve CUDA kodunu Biren platformuna dönüştürür. Eğitim, performans ayarlama ve hata ayıklama tekniklerine odaklanır.

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.