Yapay Zeka ile Python (Orta Seviye) Eğitimi

Bu eğitmenle canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey profesyonellere, güvenli ve verimli AI ile yönetilen iş akışlarını Ollama kullanarak uygulamak isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Özel AI işlemi için Ollama'yi dağıtma ve yapılandırma.
• Güvenli iş akışlarına AI modellerini entegre etme.
• Veri gizliliğini korurken AI performansını optimize etme.
• Şirket içindeki AI yetenekleri ile iş süreçlerinin otomasyonu.
• Şirket güvenlik ve yönetiş politikalarına uyumu sağlama.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük veri kümelerini oluşturmak, ölçeklendirmek ve analiz etmek için Dask'i Python ekosistemi ile kullanmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dask ve Python ile büyük veri işleme için ortamı kurmak.
• Dask'de bulunan özellikleri, kitaplıkları, araçları ve API'leri keşfetmek.
• Dask'in Python içinde paralel işlemeyi nasıl hızlandırdığını anlamak.
• Python ekosistemini (Numpy, SciPy ve Pandas) Dask kullanarak nasıl ölçeklendireceğini öğrenmek.
• Büyük veri kümelerini işlerken yüksek performansı korumak için Dask ortamını optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri analizi ve manipülasyonu becerilerini Pandas ve NumPy kullanarak geliştirmek isteyen orta seviyedeki Python geliştiriciler ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python, Pandas ve NumPy içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• Pandas ve NumPy kullanarak bir veri analizi uygulaması oluşturmak.
• Gelişmiş veri düzenleme, sıralama ve filtreleme işlemleri gerçekleştirmek.
• Toplu işlemler yürütmek ve zaman serisi verilerini analiz etmek.
• Matplotlib ve diğer görselleştirme kütüphanelerini kullanarak verileri görselleştirmek.
• Veri analizi kodlarını ayıklamak ve optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak, optimize etmek ve entegre etmek isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama kullanarak LLM'leri kurup dağıtabilir.
• AI modellerini performans ve verimlilik için optimize edebilir.
• GPU hızlandırmayı kullanarak çıkarım hızlarını artırabilir.
• Ollama'ü iş akışlarına ve uygulamalara entegre edebilir.
• AI model performansını zaman içinde izleyip sürdürebilir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), FARM (FastAPI, React ve MongoDB) yığınını kullanarak dinamik, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir web uygulamaları oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI, React ve MongoDB'yı entegre eden gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FARM yığınının temel kavramlarını, özelliklerini ve faydalarını anlamak.
• FastAPI ile REST API'leri nasıl oluşturacaklarını öğrenmek.
• React ile etkileşimli uygulamaları nasıl tasarlayacaklarını öğrenmek.
• FARM yığınını kullanarak uygulamaları (ön uç ve arka uç) geliştirmek, test etmek ve dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), RESTful API'leri daha kolay ve hızlı bir şekilde oluşturmak, test etmek ve dağıtmak için FastAPI ile Python'i kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI ve Python ile API'ler geliştirmek için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FastAPI kütüphanesini kullanarak API'leri daha hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmak.
• Pydantic ve OpenAPI temelinde veri modelleri ve şemaları oluşturmayı öğrenmek.
• SQLAlchemy kullanarak API'leri bir veritabanına bağlamak.
• FastAPI araçlarını kullanarak API'lerde güvenlik ve kimlik doğrulama uygulamak.
• Web API'lerini bir bulut sunucusuna dağıtmak için konteyner imajları oluşturmak.

Bu eğitmen öncülü canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel olarak) histolojik dokular, kan hücreleri, alg, ve diğer biyolojik örneklerle ilgili görüntülerin işleme ve analizine yönelik başlangıç seviyesinden orta düzeyli araştırmacılar ve laboratuvar uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcıların yapabilecekleri şeyler:

• Fiji arayüzünü gezinme ve ImageJ’nin temel fonksiyonlarının kullanılması.
• Bilimsel görüntülerin ön işleme ve iyileştirilmesi, daha iyi analiz için.
• Hücre sayımı ve alan ölçümü dahil olmak üzere görsellerin nicel analizi.
• Makrolar ve eklentiler kullanarak tekrarlayan görevlerin otomasyonu.
• Biyolojik araştırma için özel görüntü analiz ihtiyaçlarına göre iş akışlarının özelleştirilmesi.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (Türkiye'da çevrimiçi veya yerel olarak) gelişmiş seviyede profesyonellere yönelik olup, Ollama üzerinde AI modellerini ince ayarlayarak ve özelleştirerek performansı artırma ve alanına özgü uygulamaların oluşturulmasına yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Ollama üzerinde AI modellerini ince ayarlamak için verimli bir ortam oluşturmak.
• Gözetimli ince ayar ve takdirsel öğrenme için veri kümeleri hazırlamak.
• AI modellerinin performansı, doğruluğu ve verimliliği için optimizasyon yapmak.
• Özelleştirilmiş modelleri üretim ortamlarına dağıtmak.
• Model gelişmelerini değerlendirmek ve dayanıklılığı sağlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), uygulamalarına yapay zeka işlevselliği entegre etmek isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir ve Google Gemini AI kullanılarak gerçekleştirilir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Büyük dil modellerinin temellerini anlayabilecektir.
• Google Gemini AI'yi çeşitli yapay zeka görevleri için kurup kullanabilecektir.
• Metinden metne ve görselden metne dönüştürme işlemlerini uygulayabilecektir.
• Temel yapay zeka odaklı uygulamalar oluşturabilecektir.
• Google Gemini AI'deki gelişmiş özellik ve özelleştirme seçeneklerini keşfedebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), içerik kalitesini ve verimliliğini artırmak için Google Gemini AI'yi kullanmak isteyen orta seviyedeki içerik oluşturuculara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İçerik oluşturmada yapay zekânın rolünü anlayabilecektir.
• Google Gemini AI'yı kurup içerik oluşturmak ve optimize etmek için kullanabilecektir.
• Yaratıcı ve özgün içerik üretmek için metinden metne dönüştürme işlemlerini uygulayabilecektir.
• Yapay zekâ destekli içgörüler kullanarak SEO stratejileri uygulayabilecektir.
• İçerik performansını analiz edebilecek ve Gemini AI kullanarak stratejileri uyarlayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), müşteri hizmetleri operasyonlarına Google Gemini AI'yi uygulamak isteyen orta seviyedeki müşteri hizmetleri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zekânın müşteri hizmetleri üzerindeki etkisini anlayabilecektir.
• Google Gemini AI'yı kurarak müşteri etkileşimlerini otomatikleştirip kişiselleştirebilecektir.
• Hizmet verimliliğini artırmak için metinden metne ve görselden metne dönüşümleri kullanabilecektir.
• Gerçek zamanlı müşteri geri bildirim analizleri için yapay zeka odaklı stratejiler geliştirebilecektir.
• Sorunsuz bir müşteri hizmetleri deneyimi oluşturmak için gelişmiş özellikleri keşfedebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli sektörlerde karmaşık veri analiz görevlerini daha sezgisel bir şekilde gerçekleştirmek isteyen, başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar veri analistleri ve iş profesyonellerine yöneliktir; Google Gemini AI kullanılarak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Google Gemini AI'nin temellerini anlayabilecektir.
• Çeşitli veri kaynaklarını Gemini AI'ye bağlayabilecektir.
• Doğal dil sorgularını kullanarak verileri keşfedebilecektir.
• Veri kalıplarını analiz edip içgörüler elde edebilecektir.
• İkna edici veri görselleştirmeleri oluşturabilecektir.
• Veriye dayalı içgörüleri etkili bir şekilde iletebilecektir.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
• Generate original and creative content using Gemini.
• Summarize and compare complex information with precision.
• Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), daha hızlı veri analizi için Pandas ile paralel hesaplamalar oluşturmak ve uygulamak isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modin ile ölçeklenebilir Pandas iş akışlarını geliştirmek için gerekli ortamı kurmak.
• Modin'in özelliklerini, mimarisini ve avantajlarını anlamak.
• Modin, Dask ve Ray arasındaki farkları bilmek.
• Modin ile Pandas işlemlerini daha hızlı gerçekleştirmek.
• Tüm Pandas API'sini ve işlevlerini uygulamak.

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim (online veya face-to-face), yerel bilgisayarlarında AI modellerini çalıştırmak için Ollama platformunu yüklemek, yapılandırmak ve kullanmak isteyen başlangıç düzeyinde profesyonellere yönelik olup, Türkiye konumunda gerçekleştirilir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Ollama'nin temellerini ve yeteneklerini anlamak.
• Yerel AI modelleri çalıştırmak için Ollama’yi kurmak.
• Ollama kullanarak LLM'leri (Large Language Models) dağıtmak ve etkileşimde bulunmak.
• AI yükleri için performansı ve kaynak kullanımını optimize etmek.
• Yerel AI dağıtımının çeşitli sektörlerdeki kullanımlarını keşfetmek.