Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş ve Ekip Kullanım Senaryosu Seçimi
- Endüstriyel ortamlarda yapay zekanın genel bakış
- Kullanım senaryosu kategorileri: kalite, bakım, enerji, lojistik
- Ekip oluşumu ve proje hedeflerinin kapsamının belirlenmesi
Endüstriyel Verilerin Anlaşılması ve Hazırlanması
- Endüstriyel veri türleri: zaman serisi, tablo, görüntü, metin
- Veri edinimi, temizliği ve ön işleme
- Pandas ve Matplotlib ile keşif amaçlı veri analizi
Model Seçimi ve Prototipleme
- Regresyon, sınıflandırma, kümeleme veya anomali tespiti arasında seçim yapmak
- Scikit-learn ile modellerin eğitimi ve değerlendirilmesi
- İleri düzey modelleme için TensorFlow veya PyTorch kullanımı
Sonuçların Görselleştirilmesi ve Yorumlanması
- Sezgisel panolar veya raporlar oluşturma
- Performans metriklerini (doğruluk, hassasiyet, yakalama) yorumlama
- Varsayımların ve sınırlılıkların belgelenmesi
Dağıtım Simülasyonu ve Geri Bildirim
- Uç (edge) / bulut dağıtım senaryolarının simülasyonu
- Geri bildirimlerin toplanması ve modellerin iyileştirilmesi
- Operasyonlarla entegrasyon stratejileri
Bitirme Projesi Geliştirme
- Ekip prototiplerinin sonlandırılması ve test edilmesi
- Akran inceleme ve işbirlikçi hata ayıklama
- Proje sunumu ve teknik özetin hazırlanması
Ekip Sunumları ve Kapanış
- Yapay zeka çözüm kavramlarının ve sonuçlarının sunulması
- Grup yansıması ve ders çıkarımları
- Kurum içi kullanım senaryolarının ölçeklendirilme yol haritası
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Üretim veya endüstriyel süreçlere ilişkin temel bilgi
- Python ve temel makine öğrenmesi deneyimi
- Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle çalışma yetkinliği
Hedef Kitle
- Fonksiyonlar arası ekipler
- Mühendisler
- Veri bilimcileri
- BT profesyonelleri
21 Saatler
