Edge AI for Manufacturing: Ağın kenarındaki Cihaz Seviyesinde Gerçek Zamanlı Bilgi Eğitimi

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.

AI destekli öngörülebilir bakım, makine öğrenimi ve veri analitiği yöntemlerini kullanarak ekipman çöküşlerini tahmin eder ve bakım programlarını optimize eder. Bu, tepki bazlı bakım modellerinin proaktif stratejilere dönüştürülmesine olanak tanır ve daha iyi çalışma süresi, maliyet düşüncüsü ve ekipman ömrünün uzamasını sağlar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyli profesyonellere yönelik olup, endüstriyel ortamlarda AI destekli öngörülebilir bakım çözümlerini uygulamayı isteyenlere yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Öngörülebilir bakımın tepki ve önleyici bakım stratejilerinden nasıl farklı olduğunu anlamak.
• AI destekli analiz için makine verilerini toplayıp yapısını düzenlemek.
• Makine öğrenimi modellerini kullanarak anomaliları algılamak ve çöküşleri öngörmek.
• Sensör verilerinden eylem yapılacak görüşlere kadar olan bitişik iş akışlarını uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• El ile uygulamalar ve durum çalışması.
• Canlı gösterimler ve pratik veri iş akışları.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

İşletme Optimizasyonu için YAPAY ZEKA, üretim işlemlerinde verimliliği, kalitesini ve kapasitesini artırmak üzere makine öğrenimi ve veri analitiği yöntemlerinin kullanıldığı bir uygulamadır.

Bu eğitmen kolu canlı eğitim (online veya yerel) ortamında, işletmeyi akışla getirme, durma süresini azaltma ve sürekli iyileştirme girişimlerine destek olmak isteyen orta düzeyli üretim profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Üretim optimizasyonu ile ilgili YAPAY ZEKA kavramlarını anlayacaklar.
• Analiz için üretim verilerini toplayıp hazırlayacaklar.
• Engelleri tespit etmek ve hataları öngörmek için makine öğrenimi modellerini kullanacaklar.
• Veri-tabanlı kararları desteklemek için sonuçları görselleştirip yorumlayacaklar.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden deneyim kazanma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, bizimle iletişime geçip düzenleme yapabilirsiniz.

Kalite Kontrolü için Yapay Zeka, üretim süreçlerindeki eksiklikleri, anormal durumları ve sapmaları tespit etmek üzere bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanılmasını ifade eder.

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) yeni başlayan düzeyden orta düzeyde kalite uzmanları için tasarlanmıştır; bu kişiler, üretimin çevresindeki endüstriyel ortamlarda denetimleri otomatikleştirmeyi ve ürün kalitesini geliştirmeyi amaçlayan AI araçlarını kullanmak istiyorlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklar:

• Endüstriyel kalite kontrolünde yapay zeka nasıl kullanılacağına ilişkin bilgi sahibi olunması.
• Üretim hatlarından görüntü veya sensör verilerini toplayıp etiketlemek.
• Makine öğrenimi ve bilgisayar görüşü kullanarak bozuklukları tespit etmek.
• Aritmetik sapmaları tespit ve üretim tahmini için basit AI modelleri geliştirmek.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli konuşma ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı-laboratuvar ortamında uygulamalı çalışma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Tedarik Zinciri ve Üretim Lojistiklerinde Kişisel Zeka (AI), tahmine dayalı analiz, makine öğrenimi ve otomasyonun uygulanmasıyla stok yönetimi, rotalama ve talep tahmini optimizasyonu sağlanır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), lojistik performansı geliştirmek, talebi doğru bir şekilde tahmin etmek ve depo ve taşıma işlemlerini otomatikleştirmek için AI destekli araçları kullanmak isteyen orta düzeyde tedarik zinciri profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kişisel Zeka'nın lojistik ve tedarik zinciri faaliyetlerinde nasıl uygulandığını anlayacaklar.
• Talep tahmini ve stok kontrolü için makine öğrenimi modellerini kullanacaklar.
• AI tabanlı teknikleri kullanarak rotaları analiz edip taşımayı optimize edecekler.
• Depolarda ve doldurma süreçlerinde karar alma işlemlerini otomatikleştirecekler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulanabilir implementasyonlar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için bize başvurunuz.

Zekâli Fabrikalarda Kullanılan AI, yapay zeka teknolojilerini gerçek zamanlı olarak endüstriyel işlemler için otomasyon, izleme ve optimizasyona uygulamanın ismi.

Bu eğitmen kılavuzlu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), yapay zeka teknolojilerinin zekâli fabrika ortamlarında nasıl kullanılacağını stratejik ve uygulamalı bir şekilde öğrenmek isteyen yeni başlayan karar vericilere ve teknik liderlere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Yapay zeka ve makine öğrenimi temel ilkelerini anlayacaklar.
• Üretim ve otomasyon alanlarındaki ana AI kullanım durumlarını belirleyebilecekler.
• AI'nin öngörülebilir bakım, kalite kontrolü ve süreç optimizasyonu nasıl desteklediğini keşfedebilecekler.
• Yapay zeka yönetimi girişimlerini başlatmada gerekli adımları değerlendirebilecekler.

Eğitim Formatı

• Etkili ders anlatımı ve tartışma.
• Gerçek dünya durumları ve grup çalışmaları.
• Stratejik çerçeveler ve uygulama rehberliği.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz lütfen bize başvurunuz.

AI Use Case Uygulanması, makine öğrenimi, bilgisayar görüşü ve veri analizi kullanarak gerçek dünya endüstriyel zorlukları çözmeye yönelik bir uygulamalı, proje odaklı yaklaşımdır. Bu, gerçek veya simüle edilmiş veri kümelerini kullanarak yapılır.

Bu eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim (önline veya yerel), operasyonel hedefleriyle uyumlu olan AI kullanım senaryolarını ortaklaşa uygulama ve endüstriyel veri boru hatlarıyla çalışmak için deneyim kazanmak isteyen orta düzeyli çok fonksiyonlu ekiblere yönelik olup, online veya yerel olarak yapılabilir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Operasyonlardan, kaliteden veya bakımdan gerçekçi AI kullanım senaryolarını seçme ve kapsam belirleme.
• Roller arası ortaklaşa çalışarak makine öğrenimi çözümleri geliştirebilme.
• Farklı endüstriyel veri kümelerini işlemek, temizlemek ve analiz etmek.
• Seçilen kullanım senaryosu üzerine çalışan bir prototip AI etkin çözümünü sunabilme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışmalar.
• Grup tabanlı çalışmalar ve proje çalışmaları.
• Canlı-lab ortamında uygulama yapma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Digital kemikler, gerçek zamanlı veri ve yapay zeka destekli akıllılık ile güçlendirilmiş fiziksel sistemlerin sanal kopyalarıdır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta seviye uzmanlar için tasarlanmıştır ve gerçek zamanlı veri ve yapay zeka tabanlı bilgilere dayalı dijital kemik modellerini oluşturmak, dağıtmak ve optimize etmek isteyenler için yapılmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Digital kemiklerin mimarisi ve bileşenleri hakkında bilgi sahibi olma.
• Karmaşık sistemler ve ortamları modellemek için benzetim araçlarını kullanma.
• Gerçek zamanlı veri akışlarını sanal modellere entegrasyon.
• Tahmini davranışlar ve anomali algılama için yapay zeka tekniklerini uygulama.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

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 öncülüğünde, canlı eğitim (Türkiye de çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyde sağlık profesyonellerine, biyomedikal mühendislerine ve Edge AI'yi inovatif sağlık çözümleri için kullanmak isteyen AI geliştiricilerine yönelik olmaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Sağlık sektöründe Edge AI'nin rolünü ve faydalarını anlamak.
• Sağlık uygulamaları için kenar cihazlarda AI modelleri geliştirmek ve dağıtma.
• Kenar cihazları ve teşhis araçlarında Edge AI çözümlerini uygulama.
• Edge AI kullanarak hastane izleme sistemlerini tasarlamak ve dağıtma.
• Sağlık sektöründe AI uygulamalarında etik ve düzenleyici meseleleri 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.

Endüstriyel bilgisayarlı görüş AI ile fabrika üreticileri ve kalite kontrol ekibi, yüzey eksikliklerini tespit etme, parçaların uygunluğunu doğrulama ve görsel kontrol işlemlerinin otomasyonunu nasıl dönüştürdüğünü göstermektedir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya on-site) orta seviye ile ileri seviyeye kalite kontrol ekibi, otomasyon mühendisleri ve geliştiricilerin AI teknikleri kullanarak eksiklik tespiti ve inceleme için bilgisayarlı görüş sistemleri tasarlamalarını ve uygulamalarını sağlamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Endüstriyel görüş sistemlerinin mimarisini ve bileşenlerini anlamak.
• Derin öğrenme kullanarak görsel eksiklik tespiti için AI modelleri oluşturmak.
• Gerçek zamanlı kontrol akışlarını endüstriyel kameralar ve cihazlarla entegre etmek.
• Üretim ortamında güçlendirilmiş görsel inceleme sistemlerini dağıtmak ve iyileştirmek.

Eğitim Formatı

• Etkili konuşma ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamaların gerçekleştirmesi.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize başvurun.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitim, Edge AI'nin temellerini ve Giriş seviye uygulamalarını anlamak isteyen yeni başlayan geliştiriciler ve IT profesyonellere yönelik olup, canlı bir eğitmen tarafından verilmektedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Edge AI'nin temel kavramlarını ve mimarisini anlamak.
• Edge AI ortamlarını kurma ve yapılandırma.
• Basit Edge AI uygulamaları geliştirmek ve dağıtmak.
• Edge AI'nin kullanım alanlarını ve avantajlarını tanımlamak ve anlamak.

Smart Robotics, robotik sistemlerine yapay zeka entegrasyonunu ifade eder ve algılama, karar alma ve otomatik kontrolü iyileştirir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya face-to-face), ileri düzey robotik mühendisleri, sistem entegratörlerini ve otomasyon liderlerini hedef alır. Bu kişiler akıllı üretim ortamlarında algılama, planlama ve kontrol için yapay zeka destekli sistemleri uygulamayı istemektedir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Robotik algılama ve sensör birleştirme için yapay zeka tekniklerini anlamak ve uygulamak.
• İşbirlikçi ve endüstriyel robotlar için hareket planlama algoritmaları geliştirmek.
• Gerçek zamanlı karar alma için öğrenme tabanlı kontrol stratejilerini uygulamak.
• Akıllı fabrika iş akışlarına zeki robotik sistemleri entegre etmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Yaşam laboratuvar ortamında uygulamaları gerçekleştirmek.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize başvurun.