Üretim Sektörü İçin Edge AI: Cihaz Seviyesinde Gerçek Zamanlı Zeka 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.

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.

Türkiye alanında eğitmen tarafından verilen bu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), çeşitli uygulamalar için uç cihazlarda yapay zekâ modelleri dağıtma konusunda pratik beceriler kazanmak isteyen orta düzeydeki geliştiricilere, veri bilimcilere ve teknoloji meraklılarına yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcıların şu konularda yetkinlik kazanması beklenmektedir:

• Uç Yapay Zekâ (Edge AI) ilkelerini ve avantajlarını anlama.
• Uç bilişim ortamını kurma ve yapılandırma.
• Uç dağıtımı için yapay zekâ modelleri geliştirme, eğitimini yapma ve optimize etme.
• Uç cihazlarda pratik yapay zekâ çözümlerinin uygulanması.
• Uç ortamda dağıtılan modellerin performansını değerlendirme ve iyileştirme.
• Uç Yapay Zekâ uygulamalarında etik ve güvenlik hususlarının ele alınması.

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.