İleri Seviye Yarı Úlektrik Tasarım Otomasyonu için AI Teknikleri 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 kurs, Automotive Sektöründe Yapay Zeka'yı (vurgu Machine Learning ve Deep Learning) kapsamaktadır. Otomobillerde çeşitli durumlarda hangi teknolojinin (potansiyel olarak) kullanılabileceğini belirlemeye yardımcı olur: basit otomasyondan, görüntü tanımaya ve otonom karar almaya kadar.

Yapay zekâ temellerini keşfetmek, zekâlı teknolojinin kurumsal operasyonlar genelinde dijital strateji, otomasyon ve karar alma süreçlerini nasıl dönüştürdüğünü ortaya koyar. Yapay zekâ tarihinin temel kavramlarını, problem çözme çerçevelerini, bilgi temsili, belirsiz mantık ve makine öğrenimi paradigma yaklaşımını, iletişimi, algıyı ve otonom eylemi içeren bir inceleme sağlar. Yöneticileri ve mimarları yapay zekâ ile dönüştürme fırsatlarını değerlendirmeye, yükselen teknoloji trendlerini analiz etmeye ve iş zekâsını hızlandırmak için pratik zekâlı çözümleri hayata geçirmeye yönlendirir.

Bu eğitmen liderliğinde gerçekleştirilen, canlı <yer> (online veya yüz yüze) eğitim; AlphaFold'un çalışma prensiplerini anlamak ve deneysel çalışmalarında AlphaFold modellerini bir rehber olarak kullanmak isteyen biyologlara yönelik tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şu yetkinliklere sahip olacaktır:

• AlphaFold'un temel prensiplerini anlayacaklar.
• AlphaFold'un nasıl çalıştığını öğrenmiş olacaklar.
• AlphaFold tahminlerini ve sonuçlarını yorumlamayı öğrenecekler.

Yapay Sinir Ağı, "akıllı" görevler gerçekleştirebilen Artificial Intelligence (AI) sistemlerin geliştirilmesinde kullanılan hesaplamalı bir veri modelidir. Neural Networks, kendileri de Yapay Zekanın (AI) bir uygulaması olan Machine Learning (Makine Öğrenimi - ML) uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. Deep Learning, Makine Öğreniminin bir alt kümesidir.

Python ile Temellerden Uygulamalı Yapay Zeka, programcıların ve veri analistlerinin Python kullanarak makine öğrenimi çözümlerini sıfırdan oluşturma için temel tekniklerle donatılmasını sağlar. Denetimli öğrenmenin sınıflandırma ve regresyon, denetimsiz öğrenmenin kümeleme ve anormallik tespitine yönelik temel ilkelerini, gelişmiş sinir ağı mimarilerini kapsar. El ile uygulamalı yapay zeka geliştirmesi için scikit-learn, Apache Spark MLlib ve Jupyter not defterleriyle çalışmanın kanıtlanmış yöntemlerini inceler. Profesyonellere pratik ML modelleri uygulama, algoritma kısıtlamalarını değerlendirme ve gerçek dünya sorunlarını çözme için uygulamalı projeler tamamlama konusunda yardımcı olur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Chainer kullanarak Python içinde sinir ağları oluşturmak ve eğitmek isteyen araştırmacılara ve geliştiricilere yöneliktir; böylece kodun hata ayıklanması kolaylaşır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sinir ağı modelleri geliştirmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Anlaşılır kaynak kodu kullanarak sinir ağı modellerini tanımlamak ve uygulamak.
• Yüksek performans için GPUlerden yararlanarak derin öğrenme eğitim modellerini optimize etmek için örnekleri yürütmek ve mevcut algoritmaları değiştirmek.

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 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 öncülkü, canlı eğitim (online veya on-site) Türkiye konumunda, Tensorflow Lite'i Kıyasın_AI uygulamalarında kullanmak isteyen orta seviye geliştiriciler, veri bilimciler ve yapay zeka uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• Tensorflow Lite'in temel kavramlarını ve Kıyasın_AI'daki rolünü anlamak.
• Tensorflow Lite kullanarak yapay zeka modellerini geliştirme ve optimizasyonu.
• Farklı kıyas cihazlarına Tensorflow Lite modellerini dağıtımını gerçekleştirmek.
• Model dönüştürme ve optimizasyonu için araçlar ve teknikleri kullanmak.
• Pratik Kıyasın_AI uygulamalarını Tensorflow Lite ile uygulamak.

Kubeflow, Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş yüklerini oluşturma, eğitim ve dağıtma işlemlerini basitleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyinden orta düzeyine kadar olan profesyonellerin Kubeflow kullanarak güvenilir ML iş akışları oluşturmalarına yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilme becerilerini kazanacaktır:

• Kubeflow ekosistemi ve temel bileşenlerini gezinmek.
• Kubeflow Pipelines ile tekrarlanabilir iş akışları oluşturmak.
• Kubernetes üzerinde ölçeklenebilir eğitim görevleri çalıştırmak.
• Kubeflow Serving kullanarak makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde hizmete sunmak.

Eğitim Formatı

• Rehberlik altında sunulan sunumlar ve işbirlikçi tartışmalar.
• Gerçek Kubeflow bileşenleriyle elden geçirilen laboratuvarları.
• Sondan başa ML iş akışları oluşturmak için pratik alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş versiyonları, takımınızın teknoloji yığınına ve proje gereksinimlerine uyum sağlamak için düzenlenmesi mümkündür.

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.

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.