Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Kenar Yapay Zekâ ve Kubernetes’e Giriş

  • Kenarda yapay zekânın rolünü anlama
  • Kubernetes’in dağıtık ortamlar için orkestratör olarak rolü
  • Sektörler arası tipik kullanım durumları

Kenar Ortamları İçin Kubernetes Dağıtımları

  • K3s, MicroK8s ve KubeEdge’in karşılaştırılması
  • Kurulum ve yapılandırma iş akışları
  • Düğüm gereksinimleri ve dağıtım desenleri

Kenar Yapay Zekâ Dağıtımı İçin Mimariler

  • Merkezi, merkezi olmayan ve hibrit kenar modelleri
  • Sınırlı düğümler arasında kaynak tahsisi
  • Çoklu düğüm ve uzak küme topolojileri

Kenarda Makine Öğrenmesi Modellerinin Dağıtımı

  • Çıkarım iş yüklerini kapsayıcılarda paketleme
  • Mevcutsa GPU ve hızlandırıcı donanımların kullanılması
  • Dağıtık cihazlarda model güncellemelerinin yönetimi

İletişim ve Bağlantı Stratejileri

  • Geçici ve istikrarsız ağ koşullarının yönetimi
  • Kenar-bulut verisi için eşitleme teknikleri
  • İleti kuyrukları ve protokol hususları

Kenarda Gözlemlenebilirlik ve İzleme

  • Hafif izleme yaklaşımları
  • Uzak düğümlerden telemetri toplama
  • Dağıtık çıkarım iş akışlarının ayıklanması

Kenar Yapay Zekâ Dağıtımları için Güvenlik

  • Sınırlı cihazlarda verilerin ve modellerin korunması
  • Güvenli açılış ve güvenilir çalışma stratejileri
  • Düğümler arası kimlik doğrulama ve yetkilendirme

Kenar İş Yükleri için Performans Optimizasyonu

  • Dağıtım stratejileri yoluyla gecikmenin azaltılması
  • Depolama ve önbellekleme hususları
  • Çıkarım verimliliği için hesaplama kaynaklarının ayarlanması

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Kapsayıcılı (containerized) uygulamalar hakkında bilgi
  • Kubernetes yönetimi deneyimi
  • Kenar hesaplama kavramlarına aşinalık

İzleyici Kitlesi

  • Dağıtık cihazları dağıtan IoT mühendisleri
  • Akıllı uygulamalar geliştiren bulut yerel (cloud-native) geliştiriciler
  • Bağlı ortamlar tasarlayan kenar mimarları
 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (4)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler