Endüstriyel Otomasyonda Kenar yaprakları AI Eğitimi

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya onsite) orta seviye telekom profesyonelleri, yapay zeka mühendisleri ve IoT uzmanları için tasarlanmıştır; bu grupların 5G ağlarının Edge AI uygulamalarını nasıl hızlandırdığını keşfetmelerine yardımcı olmaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• 5G teknolojisinin temellerini ve bu teknolojinin Edge AI'ye etkisini anlamak.
• 5G ortamlarında düşük gecikme süresi uygulamaları için uyarlanmış yapay zeka modellerini dağıtmak.
• Edge AI ve 5G bağlantısı kullanarak gerçek zamanlı karar alma sistemlerini uygulamak.
• Kıyı cihazlarındaki verimli performans için yapay zeka yüklemelerini optimize etmek.

6G ve Akıllı Kenar, 6G kablosuz teknolojilerinin kenar hesaplama, IoT ekosistemleri ve AI destekli veri işleme ile entegrasyonunu keşfeden ileri seviye bir kurs olup, akıllı, düşük gecikmeli ve adaptif altyapılara destek sağlar.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (online veya yerinde) orta düzeydeki IT mimarları hedefler ve 6G bağlantısı ve akıllı kenar sistemleri senkronizasyonunun avantajlarından yararlanarak gelecek nesil dağıtılmış mimarileri anlamayı ve tasarlamayı amaçlar.

Bu kursun tamamlanmasından sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• 6G'nin kenar hesaplama ve IoT mimarisini nasıl değiştireceği konusunda bilgi sahibi olacaklardır.
• Ultra-düşük gecikmeli, yüksek bant genişliği ve otonom işlemler için dağıtılmış sistemler tasarlayabileceklerdir.
• Akıllı karar verme için kenarda AI ve veri analitiğini entegre edebileceklerdir.
• Ölçeklenebilir, güvenli ve dayanıklı 6G uyumlu kenar altyapıları planlayabileceklerdir.
• 6G-kenar yakınlığını sağlayan iş ve operasyon modellerini değerlendirebileceklerdir.

Kurs Formatı

• Etkileşimli sunumlar ve tartışmalar.
• Vaka çalışmalar ve uygulanan mimari tasarım egzersizleri.
• Kenar veya kapsayıcı araçlarıyla elden geçirilmiş simülasyon (isteğe bağlı).

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen öncülkü olan canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey AI uzmanları, araştırmacılar ve geliştiricilere yönelik olup, Edge AI'de en son gelişmeleri mastere etmek, AI modellerini kenar dağıtım için optimize etmek ve çeşitli sektörlerde özel uygulamaları keşfetmeyi hedefliyor.

Bu eğitim tamamlandığında, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecek:

• Edge AI model geliştirme ve optimizasyonu konusundaki ileri teknikleri keşfetmek.
• AI modellerini kenar cihazlarına dağıtmak için yenilikçi stratejileri uygulamak.
• Gelişmiş Edge AI uygulamaları için özel araçları ve çerçeveleri kullanmak.
• Edge AI çözümlerinin performansını ve verimliliğini optimize etmek.
• Yenilikçi kullanım alanlarını ve Edge AI'deki yeni trendleri keşfetmek.
• Edge AI dağıtımlarındaki ileri düzey etik ve güvenlik meselelerini ele almak.

Bu Türkiye'ta (çevrimiçi veya yerel) yapılan, eğitimci öncülüğünde canlı eğitim, orta seviye geliştiricilere, veri bilimcilerine ve teknoloji tutkunlarına çeşitli uygulamalar için kenar cihazlarında AI modellerini dağıtmak için pratik beceriler kazanma şansı sunmaktadır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şu konuları başarabilecek hale gelecekler:

• Kenar AI'nin ilkelerini ve avantajlarını anlamak.
• Kenar hesaplama ortamını kurmak ve yapılandırmak.
• Kenar dağıtım için AI modelleri geliştirmek, eğitmek ve optimize etmek.
• Pratik AI çözümlerini kenar cihazlarda uygulamak.
• Dağıtılan modellerin performansını değerlendirmek ve geliştirmek.
• Kenar AI uygulamalarında etik ve güvenlik meselelerini ele almak.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya on-site) ileri düzey siber güvenlik uzmanları, yapay zeka mühendisleri ve IoT geliştiricileri için planlanmıştır; bu gruplar kenar AI sistemlerinde dayanıklı güvenlik önlemleri ve direnc stratejileri uygulamayı istemektedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kenar AI dağıtımlarındaki güvenlik risklerini ve zayıflıkları anlayabilme.
• Veri koruma için şifreleme ve kimlik doğrulama tekniklerinin uygulanması.
• Sibe tehditlere karşı dayanıklı kenar AI mimarilerinin tasarlanması.
• Kenar ortamlarında güvenli yapay zeka modeli dağıtım stratejilerini uygulama.

Cambricon MLUs (Machine Learning Birimleri) kenar ve veri merkezi senaryolarında tahmin ve eğitim için optimize edilmiş özelleştirilmiş AI chip'leridir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), BANGPy framework'i ve Neuware SDK'yı Cambricon MLU donanımını kullanarak yapay zeka modelleri oluşturmak ve dağıtmak isteyen orta düzeyli geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• BANGPy ve Neuware geliştirme ortamlarını kurma ve yapılandırma.
• Cambricon MLU'lar için Python ve C++-tabanlı modelleri geliştirmek ve optimize etmek.
• Neuware runtime'u çalıştıran kenar ve veri merkezi cihazlarına model dağıtmak.
• MLU özel hızlandırma özelliklerini ML iş akışlarıyla entegre etmek.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışmalar.
• BANGPy ve Neuware'ın geliştirme ve dağıtım için el ile kullanımı.
• Optimizasyon, entegrasyon ve test odaklı yönlendirilmiş egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Cambricon cihaz modelinize veya kullanım durumunuza dayalı bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, lütfen bizi düzenlemek üzere iletişime geçin.

Huawei'nin Ascend CANN araç seti, Ascend 310 gibi kenar cihazlarında güçlü AI çıkarımını sağlar. CANN, hesaplama ve bellek sınırlı ortamlarda modelleri derlemek, optimize etmek ve dağıtmak için gerekli araçları sunar.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Ascend kenar cihazlarına CANN araç zinciri kullanarak modelleri dağıtmayı ve optimize etmeyi öğrenmek isteyen orta seviye AI geliştiricileri ve entegratörlerine yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• CANN araçlarını kullanarak Ascend 310 için AI modellerini hazırlayarak ve dönüştürmeyi öğrenecektir.
• MindSpore Lite ve AscendCL kullanarak hafif çıkarım hatları oluşturmayı öğrenecekler.
• Sınırlı hesaplama ve bellek ortamlarında model performansını optimize etmeyi öğrenecekler.
• Gerçek dünyada kenar kullanımları için AI uygulamalarını dağıtmayı ve izlemeyi öğrenecekler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve gösterim.
• Kenar-özelleştirilmiş modeller ve senaryolarla ellerden gelme laboratuvar çalışmaları.
• Sanal veya fiziksel kenar donanımları üzerinde canlı dağıtım örnekleri.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen öncülüğünde, canlı eğitim (online veya face-to-face) başlangıç seviyesinden orta seviye agritech uzmanları, IoT uzmanları ve AI mühendisleri için akıllı tarım için Edge AI çözümlerini geliştirmek ve dağıtmak isteyenlerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI'nin hassas tarım'daki rolünü anlamak.
• AI destekli bitki ve hayvan izleme sistemlerini uygulamak.
• Otomatik sulama ve çevresel algılama çözümleri geliştirmek.
• Gerçek zamanlı Edge AI analizleri kullanarak tarım verimini optimize etmek.

Bu eğitmen öncül, canlı eğitim (çevrimiçi veya çevrimiçi olmak üzere) Türkiye 'da, orta seviye robotik mühendisleri, otomatik araç geliştiricilerini ve AI araştırmacılarını hedefleyerek kenar yaprakları AI'yi (Edge AI) kullanarak yenilikçi otomatik sistem çözümlerine ulaşmayı isteyen kişilere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecek hale gelecekler:

• Otomatik sistemlerde Edge AI'nin rolü ve faydalarını anlamak.
• Kenar cihazlarında gerçek zamanlı işleme için AI modellerini geliştirmek ve dağıtma.
• Otomatik araçlarda, UAV'larda (drone) ve robotikte Edge AI çözümlerini uygulamak.
• Edge AI kullanarak kontrol sistemlerini tasarlamak ve optimize etmek.
• Otonom AI uygulamalarında etik ve düzenleyici meseleleri ele alma.

Bu eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), Edge AI'nin kavramdan uygulamaya kapsamlı bir anlayış kazanmak isteyen orta seviye geliştiricilere ve IT profesyonellere yöneliktir, bu da kurulumu ve dağıtımını içeriyor.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri edinebilecekler:

• Edge AI'nin temel kavramlarını anlamak.
• Edge AI ortamlarını kurmayı ve yapılandırmayı öğrenmek.
• Edge AI modellerini geliştirme, eğitme ve optimize etme.
• Edge AI uygulamalarını dağıtım ve yönetimi.
• Var olan sistemlere ve iş akışlarına Edge AI entegrasyonu.
• Edge AI uygulamasında etik consideratıyonlar ve en iyi uygulamaların ele alınması.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel) ortamında, kenar cihazları üzerinde gerçek zamanlı işlem için bilgi İşleme modellerini uygulayacak ve optimize edecek olan orta düzeyden ileri düzey bilgisayarli görme mühendisleri, AI geliştiricileri ve IoT profesyonellere yönelikdür.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kenar AI'nin temellerini ve bilgisayarlı görme uygulamalarındaki kullanımını anlayabilmek.
• Gerçek zamanlı görüntü ve video analizi için optimize edilmiş derin öğrenme modellerini kenar cihazlara dağıtma.
• TensorFlow Lite, OpenVINO ve NVIDIA Jetson SDK gibi çerçeveleri model dağıtımında kullanabilmek.
• AI modellerinin performansı, güç verimliliği ve düşük gecikmeli çıkarım için optimize edebilmek.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel)taşıyıcı tarafından verilen canlı eğitim, finans sektöründeki orta düzeyli uzmanlar, fintech geliştiricileri ve AI uzmanları için tasarlanmıştır. Eğitimde, Edge AI çözümlerinin finans hizmetlerinde uygulanması öğretilecektir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Finansal hizmetlerde Edge AI'nin rolünü anlamak.
• Edge AI kullanarak sahtecilik tespit sistemleri uygulamak.
• AI destekli çözümler yoluyla müşteri hizmetlerini geliştirmek.
• Risk yönetimi ve karar verme için Edge AI'yi kullanmak.
• Finansal ortamlarda Edge AI çözümlerini dağıtmak ve yönetmek.

Bu eğitmen önderi, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta seviye sağlık profesyonelleri, biyotıp mühendisleri ve AI geliştiricilerini hedef almaktadır. Katılımcılar, yenilikçi sağlık çözümleri için Edge AI'yi kullanmaya isteyen kişilerdir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık bilişiminde Edge AI'nin rolünü ve avantajlarını anlama.
• Sağlık uygulamaları için edge cihazlarda AI modelleri geliştirme ve dağıtma.
• Taşınabilir cihazlar ve tanı araçlarında Edge AI çözümleri uygulama.
• Edge AI kullanarak hasta izleme sistemleri tasarlama ve dağıtma.
• Sağlık bilişiminde AI uygulamalarında etik ve düzenleyici konuları ele alma.

Bu eğitmen öncül, canlı eğitim (online veya face-to-face) ortamında, IoT uygulamalarını zeki veri işleme ve analiz yetenekleriyle geliştirmek isteyen orta düzeyli geliştiriciler, sistem mimarları ve sektör profesyonellerine yönelik olup, Edge AI'nin temel ilkelerini ve IoT'taki kullanım alanlarını anlamayı amaçlamaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Edge AI'nin temellerini ve bu teknolojinin IoT'teki kullanımını anlayacaklar.
• IoT cihazları için Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecekler.
• IoT uygulamaları için kenar cihazlarda AI modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecekler.
• IoT sistemlerinde gerçek zamanlı veri işleme ve karar alma uygulayabilecekler.
• Edge AI'yi çeşitli IoT protokolleri ve platformlarıyla entegre edebilecekler.
• IoT'ta Edge AI için etik düşünceleri ve en iyi uygulamaları ele alabilecekler.

Edge AI ağın kenarında bulunan cihazlara ve makinelere yapay zeka modellerinin doğrudan dağıtımını ifade eder ve bu, düşük gecikmeli gerçek zamanlı karar alma sağlar.

Bu eğitmenlerce yönetilen canlı eğitim (önline veya yerel), hız, güvenilirlik ve çevrimdışı çalışma kritik olan üretim ortamlarında AI destekli mantık ve kontrol sistemleri dağıtmak isteyen ileri düzey gömülmüş ve IoT profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Kenar yapay zeka sistemlerinin mimarisini ve faydalarını anlamayı öğrenecekler.
• Gömülü cihazlarda dağıtım için AI modelleri oluşturmayı ve optimize etmeyi öğrenecekler.
• TensorFlow Lite ve OpenVINO gibi araçları düşük gecikmeli çıkarım için kullanmayı öğrenecekler.
• Kenar akılçillerini sensörler, aktüatörler ve endüstriyel protokollere entegre etmeyi öğrenecekler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• canlı-laboratuvar ortamında uygulamalı pratik.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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