Federe Öğrenme ve Kenar Biliş 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 eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), en son Federated Learning tekniklerinde ustalaşmak ve bunları büyük ölçekli yapay zeka projelerine uygulamak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Federated Learning algoritmalarını iyileştirilmiş performans için optimize etmek.
• Federated Learning içinde IID olmayan veri dağılımlarını ele almak.
• Federated Learning sistemlerini büyük ölçekli dağıtımlar için ölçeklendirmek.
• Gelişmiş Federated Learning senaryolarında gizlilik, güvenlik ve etik hususlarını 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 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 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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Federated Learning'un temellerini ve pratik uygulamalarını öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Federated Learning'un prensiplerini anlayabilecektir.
• Temel Federated Learning algoritmalarını uygulayabilecektir.
• Federated Learning kullanarak veri gizliliği endişelerini giderebilecektir.
• Mevcut yapay zeka iş akışlarına Federated Learning'u entegre edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), finans sektöründe veri gizliliğini ve işbirlikçi yapay zekayı geliştirmek için Federated Learning tekniklerini uygulamak isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Finans sektöründe Federated Learning'ün prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Gizliliği koruyan finans uygulamaları için Federated Learning modellerini uygulayabilecektir.
• Gizliliği tehlikeye atmadan finansal verileri işbirliği içinde analiz edebilecektir.
• Federated Learning'ü, dolandırıcılık tespiti ve risk yönetimi gibi gerçek dünya finans senaryolarına uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Federated Learning'ü sağlık senaryolarına uygulamak isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir; bu sayede veri gizliliği sağlanır ve kurumlar arası etkili işbirliği mümkün olur.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık alanında Federated Learning'ün rolünü anlayabilecektir.
• Hasta verilerinin gizliliğini sağlayarak Federated Learning modellerini uygulayabilecektir.
• Birden fazla sağlık kurumunda yapay zeka modeli eğitimi konusunda işbirliği yapabilecektir.
• Federated Learning'ü gerçek dünya sağlık vaka çalışmalarına uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), IoT ve uç bilişim çözümlerini optimize etmek için Federated Learning'yı uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT ve uç bilişimde Federated Learning'nın prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Dağıtık yapay zeka işleme için IoT cihazlarına Federated Learning modellerini uygulayabilecektir.
• Uç bilişim ortamlarında gecikmeyi azaltıp gerçek zamanlı karar almayı iyileştirebilecektir.
• IoT sistemlerinde veri gizliliği ve ağ kısıtlamaları ile ilgili zorlukların üstesinden gelebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka geliştirmede veri gizliliğini sağlamak için Federated Learning'yı anlamak ve uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Federated Learning'nın ilkelerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Federated Learning tekniklerini kullanarak gizliliği koruyan makine öğrenimi modellerini uygulayabilecektir.
• Dağıtık yapay zeka eğitiminde veri gizliliği zorluklarını ele alabilecektir.
• Federated Learning'yı çeşitli sektörlerdeki gerçek dünya senaryolarında uygulayabilecektir.

Bu eğitmen-destekli, canlı eğitim (online veya on-site) ortamında, dağıtılmış veri kaynaklarında gizlilik koruyan makine öğrenimi ve işbirlikçi yapay zeka çözümlerini anlamak ve uygulamak isteyen Orta seviye AI ve veri uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Federasyon öğrenimi’nin temel kavramlarını ve faydalarını anlamak.
• AI modelleri için dağıtılmış eğitim stratejilerini uygulamak.
• Federasyon öğrenimi tekniklerini gizli verilere hassas işbirlikleri için güvende kullanmak.
• Sağlık ve finans sektöründeki federasyon öğrenimi örneklendirme durumlarını ve uygulamalarını incelemek.

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.

Bu eğitmen öncül, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) ortamında, orta düzeyde siber güvenlik uzmanları, sistem yöneticileri ve AI etik araştırmaları yapan kişilerin kenar AI çözümlerini güvenli ve etik olarak dağıtmak isteyenlerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Kenar AI'deki güvenlik ve gizlilik zorluklarını anlamak.
• Kenar cihazları ve verileri güvenli hale getirmek için en iyi uygulamaları gerçekleştirebilme becerisi kazanmak.
• Kenar AI dağıtımlarında güvenlik risklerini azaltma stratejileri geliştirme.
• Etik açıdan dikkat edilmesi gereken konulara yaklaşım ve düzenlemelere uyumu sağlamaya odaklanmak.
• Kenar AI uygulamaları için güvenlik değerlendirmeleri ve denetimleri gerçekleştirebilme becerisi kazanmak.