Google Colab ve TensorFlow ile Bilgisayar Görüşü Eğitimi

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) gelişmiş seviye profesyoneller hedeflenmiştir. Katılımcılar makine öğrenme modellerini daha iyi anlama, hiperparametre ayarlamasını iyileştirmeyi ve Google Colab kullanarak modelleri etkili bir şekilde dağıtım bilgisini edinmek isterler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler çerçeveler kullanarak gelişmiş makine öğrenme modelleri uygulayacaklardır.
• Model performansını hiperparametre ayarlaması aracılığıyla optimize edeceklerdir.
• Google Colab kullanarak gerçek dünyada makine öğrenme modellerini dağıtabilecektir.
• Google Colab'ta büyük ölçekli makine öğrenme projeleri üzerinde işbirliği yapma ve yönetmeyi öğreneceklerdir.

Bu eğitmen liderli canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) Google Colab kullanarak gelişmiş sağlık uygulamaları için yapay zekayı kullanmayı öğrenmek isteyen orta düzeydeki veri bilimcileri ve sağlık profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Google Colab kullanarak sağlık için AI modellerini uygulayın.
• Sağlık verilerinde tahmin modellemesi için AI kullanın.
• AI destekli tekniklerle tıbbi görüntüleri analiz edin.
• AI tabanlı sağlık çözümlerinde etik konuları araştırın.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) ortamında, büyük veri işleme ve analizi için Google Colab ve Apache Spark'yi kullanmak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve mühendislerine yönelik olacak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Google Colab ve Spark kullanarak büyük veri ortamını kurma.
• Apache Spark ile büyük veri kümelerini etkili bir şekilde işlemek ve analiz etme.
• Kooperatif bir ortamda büyük veriyi görselleştirme.
• Apache Spark'yi bulut tabanlı araçlarla entegre etme.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) beginner seviyesindeki veri bilimcileri ve IT profesyonellerini Google Colab kullanarak temel veri bilimciliği konseptlerini öğrenmeye yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Google Colab'ı kurup kullanmaya başlayabileceklerdir.
• Temel Python kodu yazıp çalıştırabileceklerdir.
• Veri kümelerini içe aktarip yönetebileceklerdir.
• Python kitaplıklarını kullanarak görselleştirmeler oluşturabileceklerdir.

Google Colab Pro, ölçeklenebilir Python geliştirme için bulut tabanlı bir ortamdır ve talepkâr AI ve veri bilimi iş yükleri için yüksek performanslı GPUler, daha uzun çalışma süresi ve daha fazla bellek sunar.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), makine öğrenmesi, veri işleme ve güçlü not defteri arayüzünde işbirlikçi araştırma yapmak isteyen orta düzeyli Python kullanıcılarına yönelik olacak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Colab Pro kullanarak bulut tabanlı Python not defterlerini kurmayı ve yönetmeyi.
• Hızlı hesaplama için Access GPUler ve TPUs'ları.
• Popüler kütüphaneler kullanarak (örn., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) makine öğrenmesi iş akışlarını basitleştirmeyi.
• İşbirlikçi projeler için Google Drive ve harici veri kaynaklarıyla entegrasyon yapmayı.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çeşitli egzersizler ve uygulamalar.
• Canlı-lab ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için bize ulaşın.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), derin öğrenme tekniklerini Google Colab ortamında anlamak ve uygulamak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve geliştiricilere yönelik olabilir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Derin öğrenme projeleri için Google Colab'yi kurma ve kullanma.
• Sinir ağlarının temellerini anlama.
• TensorFlow kullanarak derin öğrenme modellerinin uygulanması.
• Derin öğrenme modellerinin eğitimi ve değerlendirmesi.
• Derin öğrenme için TensorFlow'nin gelişmiş özelliklerinin kullanımı.

Bu Türkiye'ta (çevrimiçi veya yerel) gerçekleşen, eğitmenlerin yönettiği canlı eğitim, veri bilimci yelpazesinde yeni başlayanlar için tasarlanmıştır ve anlamlı ve görsel olarak çekici veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenmek isteyen kişileri hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Google Colab'i görselleştirme için kurma ve kullanma.
• Matplotlib kullanarak çeşitli türde grafik oluşturma.
• Gelişmiş görselleştirme teknikleri için Seaborn'u kullanma.
• Grafikleri daha iyi sunum ve açıklık için özelleştirme.
• Görsel araçlar kullanarak veriyi etkili bir şekilde yorumlama ve sunma.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) temel düzeyde bir polis personeline yönelik olup, elчерçek yapma yönteminden yüz tanıma sistemleri geliştirmek için yapay zeka araçlarını kullanmaya geçmek isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesinin temellerini anlamak.
• Dijital resim işleme temellerini öğrenmek ve yüz tanıma uygulamalarında kullanımı.
• Yüz tanıma modelleri oluşturmak için yapay zeka araçlarını ve çerçevelerini kullanma becerilerini geliştirmek.
• Yüz tanıma sistemlerinin oluşturulması, eğitilmesi ve test edilmesinde deneyim kazanmak.
• Yüz tanıma teknolojisinin kullanımında etik dikkat edilmesi gereken noktaları ve en iyi uygulamaları anlamak.

Fiji, bilimsel çok boyutlu görüntüler için tasarlanmış bir program olan ImageJ'in yanı sıra bilimsel görüntü analizi için kapsamlı bir eklenti paketini barındıran güçlü bir açık kaynaklı görüntü işleme paketidir.

Bu eğitmen gözetimindeki canlı eğitimde, katılımcılar sağlamlı görüntü analiz uygulamaları oluşturmak için Fiji dağıtımını ve altında yatan ImageJ programını nasıl kullanacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar aşağıdaki yetkinliklere sahip olacaktır:

• ImageJ yeteneklerini genişletmek için Fiji'nin gelişmiş programlama özelliklerini ve yazılım bileşenlerini kullanabilmek
• Çakışan kılavuzlardan büyük 3D görüntüler birleştirebilmek
• Birleşik güncelleme sistemini kullanarak başlangıçta bir Fiji kurulumunu otomatik güncelleyebilmek
• Özel görüntü analiz çözümleri oluşturmak için geniş bir betik dili yelpazesinden seçebilmek
• Büyük biyogörüntü veri setlerini verimli bir şekilde işlemek için ImgLib gibi Fiji'nin güçlü kütüphanelerini kullanabilmek
• Uygulamaları dağıtabilmek ve benzer projelerde diğer bilim insanlarıyla etkili bir şekilde işbirliği yapabilmek

Kursun Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma
• Yapılandırılmış alıştırmalar ve pratik uygulama
• Canlı laboratuvar ortamında uygulama

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen düzenleme için bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan araştırmacılar ve laboratuvar profesyonellerine yöneliktir. Görüntülerin histolojik doku, kan hücreleri, deniz çiçekleri ve diğer biyolojik örneklerle ilgili olarak işleme ve analizi yapmayı öğrenmek için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklardır:

• Fiji arayüzünü kullanarak ve ImageJ'in temel fonksiyonlarını uygulama.
• Daha iyi analiz için bilimsel görüntüleri ön işleme ve iyileştirme.
• Hücre sayımı ve alan ölçümü dahil olmak üzere görüntülerin niceliksel analizi.
• Makroları ve eklentileri kullanarak tekrarlanan görevleri otomatikleştirme.
• Biyolojik araştırmalarda belirli görüntü analizi ihtiyaçları için iş akışlarını özelleştirme.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye veri bilimcileri ve geliştiricilere Google Colab ortamında makine öğrenimi algoritmalarını etkili bir şekilde uygulama konusunda rehberlik eder.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Google Colab'ı makine öğrenimi projeleri için kurma ve kullanma.
• Çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını anlamak ve uygulamak.
• Scikit-learn gibi kütüphaneleri kullanarak veriyi analiz etme ve tahmin etme.
• Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygulama.
• Makine öğrenimi modellerini etkili bir şekilde optimize etme ve değerlendirme.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (Türkiye'da çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyde veri bilimcilerine ve geliştiricilere yönelik olup, Python kullanarak Google Colab'de doğal dil işleme tekniklerini uygulamak isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Doğal dil işleme konseptlerinin temelini anlama.
• NLP görevleri için metin verilerini ön işlemesi ve temizleme.
• NLTK ve SpaCy kütüphaneleri kullanarak duygusal analizi gerçekleştirmek.
• Skalabilir ve işbirliği yapabilen geliştirme için Google Colab ile metin verileriyle çalışmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), derin öğrenme için OpenCV 4 ile Python içinde programlama yapmak isteyen yazılım mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• OpenCV 4 kullanarak görüntüleri ve videoları görüntüleyebilecek, yükleyebilecek ve sınıflandırabilecek.
• TensorFlow ve Keras ile OpenCV 4 içinde derin öğrenmeyi uygulayabilecek.
• Derin öğrenme modellerini çalıştırabilecek ve görüntülerden ve videolardan etkili raporlar oluşturabilecek.

Bu eğitmen katarak, canlı eğitim (online veya face-to-face) Python programlama dilini sıfırdan öğrenmek isteyen başlangıç seviyesi geliştiriciler ve veri analistleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Python programlama dilinin temellerini anlamak.
• Google Colab ortamında Python kodu uygulamak.
• Kontrol yapılarını kullanarak bir Python programının akışını yönetmek.
• Fonksiyonları oluşturmak ve kodu etkili olarak organize etmek ve yeniden kullanmak.
• Python programlaması için temel kütüphaneleri keşfetmek ve kullanmak.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, SMT (Yüzey Montaj Teknolojisi) işlemlerinde otomatik inspeksiyon sistemleri tasarlamak, uygulamak ve optimize etmek isteyen orta seviye profesyonellere yönelik olacak.

Eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:

• Vision Builder AI kullanarak otomatik inspeksiyonları kurma ve yapılandırma.
• Analiz için yüksek kaliteli görüntülerin edinilmesi ve ön işleme.
• Hata algılama ve işlem doğrulaması için mantık tabanlı kararların uygulanması.
• Inspeksiyon raporlarının oluşturulması ve sistem performansının optimize edilmesi.