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
AI Dağıtımına Giriş
- AI dağıtım yaşam döngüsüne genel bakış
- AI ajanlarını yapıya dağıtmada karşılaşılan zorluklar
- Temel hususlar: Ölçeklenebilirlik, güvenilirlik ve sürdürülebilirlik
Konteynerleştirme ve Orkestrasyon
- Docker ve konteynerleştirme temellerine giriş
- AI ajanlarının orkestrasyonu için Kubernetes'in kullanımı
- Konteynerleştirilmiş AI uygulamalarını yönetmede en iyi uygulamalar
AI Modellerinin Sunumu (Serving)
- Model sunum çerçevelerine genel bakış (örn. TensorFlow Serving, TorchServe)
- AI ajanı çıkarımı için REST API'leri oluşturma
- Toplu (batch) ve gerçek zamanlı tahminlerin yönetimi
AI Ajanları için CI/CD
- AI dağıtımları için CI/CD hatlarının kurulması
- AI modellerinin test ve doğrulama süreçlerinin otomatikleştirilmesi
- Sürüm güncellemeleri ve sürüm kontrolünün yönetimi
İzleme ve Optimizasyon
- AI ajanı performansını izlemek için araçların uygulanması
- Model sapmasının (drift) analizi ve yeniden eğitim ihtiyaçlarının değerlendirilmesi
- Kaynak kullanımının ve ölçeklenebilirliğin optimize edilmesi
Güvenlik ve Yönetişim
- Veri gizliliği düzenlemelerine uygunluğun sağlanması
- AI dağıtım hatlarının ve API'lerin güvenliğinin sağlanması
- AI uygulamaları için denetim ve günlük tutma (logging)
Uygulama Etkinlikleri
- Bir AI ajanının Docker ile konteynerleştirilmesi
- Bir AI ajanının Kubernetes kullanılarak dağıtılması
- AI performansı ve kaynak kullanımı için izleme sisteminin kurulması
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Python programlama dilinde yetkinlik
- Makine öğrenmesi iş akışlarına hâkimiyet
- Docker gibi konteynerleştirme araçlarına aşinalık
- DevOps uygulamaları deneyimi (önerilir)
Hedef Kitle
- MLOps mühendisleri
- DevOps profesyonelleri
14 Saatler
