Giriş Edge AI Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka alanında ileri düzeyde pratik uygulayıcılar, araştırmacılar ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Amaçları, Edge AI alanındaki en son gelişmeleri öğrenmek, yapay zeka modellerini kenar dağıtımı için optimize etmek ve çeşitli sektörlerdeki uzmanlık uygulamalarını keşfetmektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gelişmiş Edge AI model geliştirme ve optimizasyon tekniklerini keşfetmek.
• Yapay zeka modellerini kenar cihazlarına dağıtmak için son teknoloji stratejileri uygulamak.
• Gelişmiş Edge AI uygulamaları için özel araçları ve çerçeveleri kullanmak.
• Edge AI çözümlerinin performansını ve verimliliğini optimize etmek.
• Edge AI alanındaki yenilikçi kullanım durumlarını ve ortaya çıkan eğilimleri keşfetmek.
• Edge AI dağıtımlarında gelişmiş etik ve güvenlik hususlarını ele almak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli uygulamalar için AI modellerini uç cihazlara dağıtma konusunda pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler, veri bilimciler ve teknoloji meraklılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Uç bilişim ortamını kurup yapılandırabilecektir.
• Uç dağıtım için AI modelleri geliştirebilecek, eğitebilecek ve optimize edebilecektir.
• Uç cihazlarda pratik AI çözümleri uygulayabilecektir.
• Uç dağıtımlı modellerin performansını değerlendirebilecek ve iyileştirebilecektir.
• Edge AI uygulamalarında etik ve güvenlik hususlarını ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi otonom sistem çözümleri için Edge AI'yı kullanmak isteyen orta seviyedeki robotik mühendisleri, otonom araç geliştiricileri ve yapay zeka araştırmacılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Otonom sistemlerde Edge AI'nın rolünü ve faydalarını anlayabilecekler.
• Gerçek zamanlı işleme için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecekler.
• Edge AI çözümlerini otonom araçlar, dronlar ve robotikte uygulayabilecekler.
• Edge AI kullanarak kontrol sistemlerini tasarlayabilecek ve optimize edebilecekler.
• Otonom yapay zeka uygulamalarında etik ve yasal hususları ele alabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Edge AI kavramından pratik uygulamaya, kurulum ve dağıtım dahil olmak üzere kapsamlı bir anlayış kazanmak isteyen orta düzeydeki geliştiriciler ve BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI'un temel kavramlarını anlayabilecektir.
• Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecektir.
• Edge AI modellerini geliştirebilecek, eğitebilecek ve optimize edebilecektir.
• Edge AI uygulamalarını dağıtabilecek ve yönetebilecektir.
• Edge AI'u mevcut sistemlerle ve iş akışlarıyla entegre edebilecektir.
• Edge AI uygulamasında etik hususları ve en iyi uygulamaları ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), finans alanında orta düzeyde uzmanlığa sahip finans profesyonelleri, fintech geliştiricileri ve yapay zeka uzmanları için tasarlanmıştır. Amaçları, finans hizmetlerinde Edge AI çözümlerini uygulamaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Finans hizmetlerinde Edge AI'in rolünü anlayabilecektir.
• Edge AI kullanarak dolandırıcılık tespit sistemleri uygulayabilecektir.
• Yapay zeka odaklı çözümler aracılığıyla müşteri hizmetlerini iyileştirebilecektir.
• Risk yönetimi ve karar alma süreçlerinde Edge AI'i uygulayabilecektir.
• Finansal ortamlarda Edge AI çözümlerini dağıtabilecek ve yönetebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi sağlık çözümleri için Edge AI'i kullanmak isteyen orta seviyedeki sağlık profesyonelleri, biyomedikal mühendisleri ve yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık alanında Edge AI'in rolünü ve faydalarını anlayabilecekler.
• Sağlık uygulamaları için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecekler.
• Edge AI çözümlerini giyilebilir cihazlarda ve teşhis araçlarında uygulayabilecekler.
• Edge AI kullanarak hasta izleme sistemleri tasarlayabilecek ve dağıtabilecekler.
• Sağlık alanındaki yapay zeka uygulamalarında etik ve yasal hususları ele alabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), endüstri mühendisleri, üretim profesyonelleri ve endüstriyel otomasyonda Edge AI çözümleri uygulamak isteyen yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Endüstriyel otomasyonda Edge AI'nin rolünü anlayabilecektir.
• Edge AI kullanarak tahmini bakım çözümleri uygulayabilecektir.
• Üretim süreçlerinde kalite kontrolü için yapay zeka tekniklerini uygulayabilecektir.
• Edge AI kullanarak endüstriyel süreçleri optimize edebilecektir.
• Endüstriyel ortamlarda Edge AI çözümlerini dağıtabilir ve yönetebilir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki geliştiriciler, sistem mimarları ve akıllı veri işleme ve analiz yetenekleriyle IoT uygulamalarını geliştirmek için Edge AI'ü kullanmak isteyen sektör profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI'ün temellerini ve IoT'deki uygulamasını anlayabilecektir.
• IoT cihazları için Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecektir.
• IoT uygulamaları için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecektir.
• IoT sistemlerinde gerçek zamanlı veri işleme ve karar alma mekanizmalarını uygulayabilecektir.
• Edge AI'ü çeşitli IoT protokolleri ve platformlarıyla entegre edebilecektir.
• IoT için Edge AI'te etik hususları ve en iyi uygulamaları ele alabilecektir.

Türkiye dilindeki bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), NVIDIA Jetson platformlarında uç uygulamalar için AI modellerini optimize etmek ve dağıtmak isteyen orta düzey AI geliştiricilerine, gömülü mühendislere ve robotik mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar;

• Edge AI ve NVIDIA Jetson donanımının temellerini anlayın.
• Yapay zeka modellerini uç cihazlarda dağıtım için optimize edin.
• Derin öğrenme çıkarımını hızlandırmak için TensorRT'yi kullanın.
• JetPack SDK ve ONNX Runtime'ı kullanarak AI modellerini dağıtın.

Türkiye'de eğitmen liderliğindeki bu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Edge AI'u robotik uygulamaları için uygulamak isteyen orta seviyeden ileri seviyeye kadar robotik mühendisleri, yapay zeka geliştiricileri ve otomasyon uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar;

• Edge AI'un otonom sistemlerdeki rolünü anlayın.
• Gerçek zamanlı robotik için uç cihazlarda AI modellerini dağıtın.
• Düşük gecikmeli karar alma için yapay zeka performansını optimize edin.
• Robotik özerklik için bilgisayarlı görüş ve sensör füzyonunu entegre edin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), akıllı şehir girişimleri için Edge AI'i kullanmak isteyen orta seviyedeki şehir plancıları, inşaat mühendisleri ve akıllı şehir proje yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Akıllı şehir altyapılarında Edge AI'in rolünü anlayabilecektir.
• Trafik yönetimi ve gözetimi için Edge AI çözümlerini uygulayabilecektir.
• Edge AI teknolojilerini kullanarak kentsel kaynakları optimize edebilecektir.
• Edge AI'i mevcut akıllı şehir sistemleriyle entegre edebilecektir.
• Akıllı şehir dağıtımlarında etik ve düzenleyici hususları ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Edge AI uygulamaları için TensorFlow Lite'u kullanmak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler, veri bilimciler ve yapay zeka uygulayıcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TensorFlow Lite'un temellerini ve Edge AI içindeki rolünü anlayabilecektir.
• TensorFlow Lite kullanarak yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve optimize edebilecektir.
• TensorFlow Lite modellerini çeşitli uç cihazlara dağıtabilecektir.
• Model dönüştürme ve optimizasyonu için araçları ve teknikleri kullanabilecektir.
• TensorFlow Lite kullanarak pratik Edge AI uygulamaları uygulayabilecektir.

Türkiye dilindeki bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), enerji tüketimini en aza indirirken düşük güç tüketen cihazlarda yapay zeka modelleri uygulamak isteyen ileri düzey yapay zeka mühendisleri, gömülü yazılım geliştiricileri ve donanım mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar;

• Enerji tasarruflu cihazlarda yapay zeka çalıştırmanın zorluklarını anlayın.
• Düşük güç çıkarımı için sinir ağlarını optimize edin.
• Niceleme, budama ve model sıkıştırma tekniklerini kullanın.
• Yapay zeka modellerini minimum güç kullanımıyla uç donanımlara dağıtın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka modellerini uç dağıtımı için optimize etmek isteyen orta seviyedeki yapay zeka geliştiricileri, makine öğrenimi mühendisleri ve sistem mimarları için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka modellerini uç cihazlarına dağıtmanın zorluklarını ve gereksinimlerini anlayabilecektir.
• Yapay zeka modellerinin boyutunu ve karmaşıklığını azaltmak için model sıkıştırma tekniklerini uygulayabilecektir.
• Uç donanımında model verimliliğini artırmak için nicelleştirme yöntemlerini kullanabilecektir.
• Model performansını iyileştirmek için budama ve diğer optimizasyon tekniklerini uygulayabilecektir.
• Optimize edilmiş yapay zeka modellerini çeşitli uç cihazlara dağıtabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), Edge AI çözümlerini güvence altına almak ve etik bir şekilde dağıtmak isteyen orta seviyedeki siber güvenlik uzmanları, sistem yöneticileri ve yapay zeka etiği araştırmacılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI’deki güvenlik ve gizlilik zorluklarını anlayabilecektir.
• Kenar cihazlarını ve verileri güvence altına almak için en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.
• Edge AI dağıtımlarında güvenlik risklerini azaltmak için stratejiler geliştirebilecektir.
• Etik hususları ele alabilecek ve düzenlemelere uyumu sağlayabilecektir.
• Edge AI uygulamaları için güvenlik değerlendirmeleri ve denetimleri gerçekleştirebilecektir.