Sahtecilik Tespiti ile Python ve TensorFlow Eğitimi

Bu yoğun, uygulamalı kurs ileri düzey Python tekniklerini, mühendislik en iyi uygulamalarını ve yaygın olarak kullanılan tasarım desenlerini ele alır. Dürüst, test edilebilir ve yüksek performanslı Python uygulamaları oluşturmayı amaçlar. Modern araçlara, tür belirtimine, eşzamanlılık modellerine, mimari desenlerine ve dağıtım hazır iş akışlarına vurgu yapar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) üretim düzeyinde Python sistemleri için profesyonel uygulamaları ve desenleri benimsemeyi amaçlayan orta düzeyden ileri seviye Python geliştiricilerini hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• Python tür belirtimini, dataclasses ve tür denetimi kullanarak kod güvenilirliğini artırma.
• Tasarım desenlerini ve mimari ilkelerini kullanarak sağlam uygulamalar oluşturma.
• asyncio ve multiprocessing kullanarak eşzamanlılık ve paralelizmi doğru bir şekilde uygulama.
• pytest, durum testi ve CI ardışık hatlarıyla iyi test edilmiş kodlar oluşturma.
• Python uygulamalarını üretim için profil etme, optimize etme ve donatma.
• Modern araçlar ve kapsayıcılar kullanarak Python projelerini paketleme, dağıtım ve dağıtma.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunumlar ve kısa demo'lar.
• Her gün uygulamalı laboratuvar çalışmaları ve kodlama alıştırmaları.
• Tasarım, test ve dağıtımın entegrasyonuyla ilgili zirve mini projesi.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Özelleştirilmiş bir eğitim veya odak alanına (veri, web veya altyapı) talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Bu kurs, Python kullanarak ajanslı (bağımsız) sistemleri tasarlamak, inşa etmek, test etmek ve dağıtmak için pratik mühendislik tekniklerini öğretir. Kurs, aracı döngüsünü, araç entegrasyonlarını, bellek ve durum yönetimi, orkestrasyon desenlerini, güvenlik kontrollerini ve üretim dikkatleri konularını kapsamaktadır.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (online veya yerinde) orta seviye ile ileri seviye ML mühendisleri, AI geliştiricileri ve yazılım mühendislerinin Python kullanarak dayanıklı, üretim-hazır bağımsız aracılar oluşturmak isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Araç döngüsünü ve karar alma iş akışlarını tasarlamak ve uygulamak.
• Araç yeteneklerini genişletmek için harici araçları ve API'leri entegre etmek.
• Araçlar için kısa süreli ve uzun süreli bellek mimarileri uygulamak.
• Çok adımlı orkestrasyonları ve araç bileşenlerini koordine etmek.
• Dağıtılan araçlar için güvenlik, erişim kontrolü ve gözlemlenebilirlik en iyi uygulamalarını uygulamak.

Kursun Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Ajanslarla Python ve popüler SDK'ları kullanarak lab çalışmaları.
• Dağıtılabilir prototipler oluşturan projeye dayalı alıştırmalar.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

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

Python kullanarak Veri Bilimi ve Yapay Zekaya yönelik uygulamalı yaklaşımlara derinlemesine bir bakış sunarak profesyonellere veriyi keşfetme, makine öğrenimi modelleri oluşturma ve iş bağlamlarında yapay zeka destekli uygulamalar dağıtma becerileri kazandırır; CRISP-DM iş akışlarını, istatistiksel analizleri, gözetimli ve gözetimsiz öğrenimi, Tensorflow ile derin öğrenmeyi, doğal dil işlemeyi, Spark ile büyük veri işleme ve veri odaklı hikaye anlatımını kapsar. Python veri bilimi sertifikası ve işe hazır analitik eğitim arayanlar için idealdir.

Python ile Yapay Zeka, Python'ün geniş yapay zeka ve makine öğrenimi kütüphaneler ekosistemini kullanarak zeki sistemlerin geliştirilmesidir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (uzaktan veya yerel), yapay zeka çözümlerini Python kullanarak tasarlamak, uygulamak ve dağıtmak isteyen orta düzeyli Python programcılarına yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar:

• Python'ün temel yapay zeka kütüphanelerini kullanarak yapay zeka algoritmalarını uygulama,
• Supervised, unsupervised ve reforcement learning modelleri ile çalışma,
• Aİ çözümlerini mevcut uygulamalara ve iş akışlarına entegre etme,
• Model performansını değerlendirmek ve doğruluğu ve verimliliği için optimize etme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• Birçok egzersiz ve uygulama.
• Hayat boyu laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) algoritmik ticaretle işlem otomasyonu yapmak isteyen iş analistleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Özel artışlarda hızlıca alım ve satım işlemlerini gerçekleştirmek için algoritmalar kullanın.
• Algoritmik ticaretle işlem ile ilişkili maliyetleri azaltın.
• Hissenin fiyatlarını otomatik olarak izleyin ve işlemler yerleştirin.

Python ile Temellerden Uygulamalı Yapay Zeka, programcıların ve veri analistlerinin Python kullanarak makine öğrenimi çözümlerini sıfırdan oluşturma için temel tekniklerle donatılmasını sağlar. Denetimli öğrenmenin sınıflandırma ve regresyon, denetimsiz öğrenmenin kümeleme ve anormallik tespitine yönelik temel ilkelerini, gelişmiş sinir ağı mimarilerini kapsar. El ile uygulamalı yapay zeka geliştirmesi için scikit-learn, Apache Spark MLlib ve Jupyter not defterleriyle çalışmanın kanıtlanmış yöntemlerini inceler. Profesyonellere pratik ML modelleri uygulama, algoritma kısıtlamalarını değerlendirme ve gerçek dünya sorunlarını çözme için uygulamalı projeler tamamlama konusunda yardımcı olur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), AWS Cloud9 kullanarak Python geliştirme deneyimlerini geliştirmek isteyen orta seviyedeki Python geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python geliştirme için AWS Cloud9'u kurmak ve yapılandırmak.
• AWS Cloud9 IDE arayüzünü ve özelliklerini anlamak.
• AWS Cloud9'da Python uygulamaları yazmak, ayıklamak ve dağıtmak.
• AWS Cloud9 platformunu kullanarak diğer geliştiricilerle işbirliği yapmak.
• Gelişmiş dağıtımlar için AWS Cloud9'u diğer AWS hizmetleriyle entegre etmek.

Kurs Genel Bakış

Bu uygulamalı eğitim, veri mühendisliği geçmişine sahip profesyonellerin yapay zeka, Python ve büyük dil modelleri alanındaki pratik becerilerini geliştirmelerini hedefler. Kurs, model kullanımı, istem (prompt) mühendisliği ve AI destekli çözümler oluşturma gibi gerçek dünya uygulamalarına odaklanır. Katılımcılar, temel kavramlardan başlayıp dağıtıma hazır AI iş akışlarına kadar ilerleyen alıştırma çalışmaları aracılığıyla bilgi ve deneyim kazanacaktır.

Eğitim Formatı

• Yüz yüze sınıfta eğitim

• Rehberli uygulamalarla eğitmen destekli oturumlar

• İnteraktif tartışmalar ve gerçek dünya durum çalışmaları

• Günlük uygulamalı alıştırma çalışmalar

Kurs Hedefleri

• Modern uygulamalarla ilgili temel yapay zeka ve makine öğrenimi kavramlarını anlamak

• AI geliştirme ve veri iş akışları için Python becerilerini güçlendirmek

• Büyük dil modellerinin nasıl çalıştığını öğrenmek ve bunları etkili şekilde kullanmak

• Güvenilir çıktılar için istemleri tasarlamak ve optimize etmek

• API'ler ve çerçeveler kullan uçtan uca AI çözümleri oluşturmak

• AI'yı veri mühendisliği hatlarına entegre etmek

Bu eğitmen yönetimi, Türkiye'da (çevrimiçi veya face-to-face) ileri düzeyde bilgisayar görüşü konusunda daha derin bir anlayış geliştirmek ve Google Colab kullanarak TensorFlow'ın yeteneklerini keşfetmek isteyen profesyoneller hedeflenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklar:

• TensorFlow kullanarak konvolusyonel sinir ağları (CNN) oluşturma ve eğitim vermesi.
• Ölçeklenebilir ve etkin bulut tabanlı model geliştirimi için Google Colab'ı kullanma.
• Bilgisayar görüşü görevleri için görüntü ön işleme tekniklerini uygulama.
• Gerçek dünya uygulamaları için bilgisayar görüşü modelleri dağıtma.
• CNN modellerinin performansını artırmak için transfer öğrenimini kullanma.
• Görüntü sınıflandırma modellerinin sonuçlarını görselleştirme ve yorumlama.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde Python geliştiricilerine ve veri analistlerine Pandas ve NumPy kullanarak veri analiz ve manipülasyon becerilerini geliştirmeleri hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Python, Pandas ve NumPy içeren bir geliştirme ortamını kuracaklardır.
• Pandas ve NumPy kullanarak veri analiz uygulaması oluşturacaklardır.
• Gelişmiş veri manipülasyonu, sıralama ve filtreleme işlemlerini gerçekleştireceklerdir.
• Ağregasyon işlemlerini yapacak ve zaman serisi verilerini analiz edeceklerdir.
• Matplotlib ve diğer görselleştirme kütüphaneleri kullanarak veriyi görselleştireceklerdir.
• Veri analiz kodlarını hata ayıklama ve optimize edeceklerdir.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), derin öğrenme tekniklerini Google Colab ortamında anlamak ve uygulamak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve geliştiricilere yönelik olabilir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Derin öğrenme projeleri için Google Colab'yi kurma ve kullanma.
• Sinir ağlarının temellerini anlama.
• TensorFlow kullanarak derin öğrenme modellerinin uygulanması.
• Derin öğrenme modellerinin eğitimi ve değerlendirmesi.
• Derin öğrenme için TensorFlow'nin gelişmiş özelliklerinin kullanımı.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), FARM (FastAPI, React ve MongoDB) yığınını kullanarak dinamik, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir web uygulamaları oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI, React ve MongoDB'yı entegre eden gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FARM yığınının temel kavramlarını, özelliklerini ve faydalarını anlamak.
• FastAPI ile REST API'leri nasıl oluşturacaklarını öğrenmek.
• React ile etkileşimli uygulamaları nasıl tasarlayacaklarını öğrenmek.
• FARM yığınını kullanarak uygulamaları (ön uç ve arka uç) geliştirmek, test etmek ve dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), RESTful API'leri daha kolay ve hızlı bir şekilde oluşturmak, test etmek ve dağıtmak için FastAPI ile Python'i kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI ve Python ile API'ler geliştirmek için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FastAPI kütüphanesini kullanarak API'leri daha hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmak.
• Pydantic ve OpenAPI temelinde veri modelleri ve şemaları oluşturmayı öğrenmek.
• SQLAlchemy kullanarak API'leri bir veritabanına bağlamak.
• FastAPI araçlarını kullanarak API'lerde güvenlik ve kimlik doğrulama uygulamak.
• Web API'lerini bir bulut sunucusuna dağıtmak için konteyner imajları oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), tahminciler, sınıflandırıcılar, üretici modeller, sinir ağları ve benzerlerini oluşturmak için Tensorflow 2.x'i kullanmak isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TensorFlow 2.x'i kurmak ve yapılandırmak.
• TensorFlow 2.x'in önceki sürümlere göre avantajlarını anlamak.
• Derin öğrenme modelleri oluşturmak.
• Gelişmiş bir görüntü sınıflandırıcısı uygulamak.
• Bir derin öğrenme modelini buluta, mobil cihazlara ve IoT cihazlarına dağıtmak.

Bu kurs, sinir ağlarına ve genellikle makine öğrenimi algoritmalarına, derin öğrenmeye (algoritmalar ve uygulamalar) kavramsal bilgi vermekle başlar.

Bu eğitimdeki 1. Bölüm (%40), temel konulara odaklanır ancak doğru teknolojiyi seçmenize yardımcı olacaktır: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras vb.

2. Bölüm (%20) bu eğitimde Theano - derin öğrenim modellerini yazmayı kolaylaştıran bir Python kütüphanesi - tanıtır.

3. Bölüm (%40), Google'ın açık kaynak kodlu yazılım kitaplığı olan TensorFlow'un API'sine dayanır ve eğitim yoğun şekilde bu konuda olacaktır. Örnekler ve uygulamalar tamamen TensorFlow kullanılarak yapılacaktır.

Hedef Kitle

Bu kurs, Derin Öğrenim projeleri için TensorFlow kullanmayı planlayan mühendisler için tasarlanmıştır.

Bu kursu tamamladıktan sonra katılımcılar:

• derin sinir ağları (DNN), CNN ve RNN hakkında iyi bir anlayışa sahip olacaklardır.
• TensorFlow'ın yapısını ve dağıtım mekanizmalarını anlayacaklardır.
• kurulum / üretim ortamı / mimari görevleri ve yapılandırmayı gerçekleştirebileceklerdir.
• kod kalitesini değerlendirebilir, hata ayıklama ve izleme işlemlerini gerçekleştirebileceklerdir.
• ileri düzey üretim görevleri gibi model eğitimi, grafik oluşturma ve kaydetme gibi işlemleri uygulayabileceklerdir.