Microcontrollerlarda TinyML ile AI Uygulama 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.

6G ve Akıllı Kenar, 6G kablosuz teknolojilerinin kenar hesaplama, IoT ekosistemleri ve AI destekli veri işleme ile entegrasyonunu keşfeden ileri seviye bir kurs olup, akıllı, düşük gecikmeli ve adaptif altyapılara destek sağlar.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (online veya yerinde) orta düzeydeki IT mimarları hedefler ve 6G bağlantısı ve akıllı kenar sistemleri senkronizasyonunun avantajlarından yararlanarak gelecek nesil dağıtılmış mimarileri anlamayı ve tasarlamayı amaçlar.

Bu kursun tamamlanmasından sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• 6G'nin kenar hesaplama ve IoT mimarisini nasıl değiştireceği konusunda bilgi sahibi olacaklardır.
• Ultra-düşük gecikmeli, yüksek bant genişliği ve otonom işlemler için dağıtılmış sistemler tasarlayabileceklerdir.
• Akıllı karar verme için kenarda AI ve veri analitiğini entegre edebileceklerdir.
• Ölçeklenebilir, güvenli ve dayanıklı 6G uyumlu kenar altyapıları planlayabileceklerdir.
• 6G-kenar yakınlığını sağlayan iş ve operasyon modellerini değerlendirebileceklerdir.

Kurs Formatı

• Etkileşimli sunumlar ve tartışmalar.
• Vaka çalışmalar ve uygulanan mimari tasarım egzersizleri.
• Kenar veya kapsayıcı araçlarıyla elden geçirilmiş simülasyon (isteğe bağlı).

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

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

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.

TinyML, optimize edilmiş makine öğrenimi modellerini kaynak kısıtlı kenar cihazlara dağıtmaya yönelik bir uygulamadır.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ileri düzey teknik profesyonellerin tam TinyML pipeline'larını tasarlama, optimize etme ve dağıtımını öğrenmek için yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları öğrenecektir:

• TinyML uygulamaları için veri setlerini toplama, hazırlama ve yönetme.
• Düşük güç tüketimi microcontroller'lar için modellerin eğitilmesi ve optimize edilmesi.
• Modelleri kenar cihazlar için uygun hafif formatlara dönüştürme.
• TinyML uygulamalarının gerçek donanım ortamlarında dağıtılması, test edilmesi ve izlenmesi.

Eğitim Biçimi

• Eğitmen rehberli dersler ve teknik tartışmalar.
• Pratik laboratuvarlar ve yinelemeli deneyler.
• Microcontroller tabanlı platformlarda elden geçirme dağıtımının yapılması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Belirli araç zincirlerini, donanım plakalarını veya iç iş akışlarını içeren eğitim özelleştirmek için lütfen bize ulaşın.

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.

TinyML, kaynak kısıtlı donanımlara makine öğrenme modellerini dağıtma uygulamasıdır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) düşük gecikmeli ve bellek verimli şekilde gömülmüş cihazlara TinyML modellerini dağıtmayı planlayan üst düzey uzmanlar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Model boyutunu doğruluk kaybına neden olmadan azaltmak için küntleştirme, budama ve sıkıştırma tekniklerini uygulayın.
• TinyML modellerinin gecikmesi, bellek tüketimi ve enerji verimliliği açısından performans ölçümünü yapın.
• Mikrodenetleyicilerde ve kenar cihazlarında optimize çıkarım hattı uygulayın.
• Performans, doğruluk ve donanım kısıtlamaları arasındaki dengeyi değerlendirin.

Eğitim Formatı

• Teknik gösterimlerle desteklenen eğitmen tarafından yönetilen sunumlar.
• Pratik optimizasyon alıştırmaları ve karşılaştırmalı performans testleri.
• Kontrollü laboratuvar ortamında TinyML hattlarının el ile uygulanması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Belirli donanım platformlarına veya iç iş akışlarına hizalı özelleştirilmiş eğitim için lütfen bizimle iletişime geçin.

TinyML, düşük güç tüketimi ve kaynak sınırlı cihazlarda makine öğrenme modellerinin dağıtımını amaçlayan bir yaklaşımdır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya yerinde) yüksek düzeyde profesyoneller hedeflenmekte olup, TinyML hatlarını güvence altına almayı ve kenar AI uygulamalarında gizlilik koruyan teknikleri uygulamayı öğrenmek için tasarlanmıştır.

Bu kursun sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Cihaz üzerinde TinyML çıkarımı için benzersiz güvenlik risklerini belirleyebilir.
• Kenar AI dağıtımları için gizlilik koruyan mekanizmalar uygulayabilir.
• TinyML modellerini ve gömülü sistemleri düşmanca tehditler karşılarında güçlendirebilir.
• Sınırlı ortamlarda güvenli veri yönetimi için en iyi uygulamaları uygulayabilir.

Eğitim Biçimi

• Uzman yönlü tartışmalarla desteklenen etkileşimli konferanslar.
• Gerçek dünya tehdit senaryolarını vurgulayan pratik alıştırmalar.
• Gömülü güvenlik ve TinyML araçları kullanarak uygulamalı etkinlikler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Kuruluşlar, eğitimini belirli güvenlik ve uyumluluk ihtiyaçlarına uygun hale getirmeyi talep edebilir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) temel seviye mühendisler ve veri bilimciler için tasarlanmıştır. Bu grup, TinyML temellerini anlamayı, uygulamalarını keşfetmeyi ve AI modellerini mikrodenetçilere dağıtmayı isteyen kişilere yöneliktedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TinyML temellerini ve önemini anlamak.
• Akıllı cihazlara ve kenar cihazlarına hafif AI modelleri dağıtmak.
• Düşük güç tüketimi için makine öğrenme modelerini optimize etmek ve ayarlamak.
• El hareket tanımaya, anomali algılama ve ses işleme gibi gerçek dünya uygulamaları için TinyML kullanmak.

TinyML, düşük güçli mikrodenetleyicilere ve robotik ve otonom sistemlerde kullanılan gömülü platformlara makine öğrenme modelleri dağıtma çerçevesidir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ileri düzey profesyonellerin TinyML tabanlı algılama ve karar alma yeteneklerini otonom robotlar, drone'lar ve akıllı kontrol sistemlerine entegre etmek isteyenlere yöneliktir.

Bu kursu tamamladıktan sonra katılımcılar şunları yapabilecek:

• Robotik uygulamalar için optimize TinyML modelleri tasarlayacaklardır.
• Gerçek zamanlı otonomiyi sağlamak için cihazda algılama işlem hatları uygulayabileceklerdir.
• TinyML'i mevcut robotik kontrol çerçevelerine entegre edebileceklerdir.
• Gömülü donanım platformlarına hafif ağırlıklı AI modelleri dağıtma ve test edebileceklerdir.

Kurs Formatı

• Teknik konularla birleştirilmiş etkileşimli tartışmalar.
• Gömülü robotik görevler odaklı elden deneme laboratuvarları.
• Gerçek dünya otonom iş akışlarını simüle eden pratik alıştırmalar.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Organizasyon-özel robotik ortamları için, talepte bulunulduğunda özelleştirme yapılabilir.

Bu eğitmen öncülüğündeki, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamda, enerji verimli donanımlarda AI destekli uygulamalar için TinyML tekniklerini uygulamak isteyen orta düzeyde gömülü mühendisleri, IoT geliştirmecilerini ve AI araştırmacılarını hedef almaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• TinyML ve kenar AI'nin temellerini anlamak.
• Hafif AI modellerini mikrodenetleyicilere dağıtmak.
• Düşük güç tüketimi için AI çıkarımını optimize etmek.
• TinyML'yi gerçek dünya IoT uygulamalarıyla entegre etmek.

TinyML, düşük güç tüketimi ve kaynak sınırlı giyilebilir ve tıbbi cihazlara makine öğrenmesinin entegrasyonudur.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye uzmanlar için sağlık izleme ve teşhis uygulamalarında TinyML çözümleri uygulanmasını hedefler.

Bu eğitimi tamamladıktan sonra, katılımciler şunları yapabilecekler:

• Gerçek zamanlı sağlık verisi işleme için TinyML modelleri tasarlama ve dağıtım.
• Yıkanabilir sensör verilerini toplama, ön işlemeyi ve AI destekli içgörüler için yorumlama.
• Düşük güç tüketimi ve hafıza sınırlı giyilebilir cihazlar için modellerin iyileştirilmesi.
• TinyML destekli çıktıların klinik önemi, güvenilirliği ve güvenliğinin değerlendirilmesi.

Kurs Formatı

• Canlı gösterimlerle desteklenen dersler ve etkileşimli tartışmalar.
• Giyilebilir cihaz verisi ve TinyML çerçeveleriyle elden geçirme uygulamaları.
• Guided laboratuvar ortamında uygulama alıştırmaları.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Belirli sağlık cihazları veya düzenleyici akışlarla hizalanan özelleştirilmiş eğitim için, programı özelleştirmemizi isteyin.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), tahmine dayalı bakım, anomali tespiti ve akıllı sensör uygulamaları için TinyML'i uygulamak isteyen orta düzey IoT geliştiricileri, gömülü sistem mühendisleri ve AI uygulayıcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• TinyML'in temellerini ve IoT'deki uygulamalarını anlamak.
• IoT projeleri için TinyML geliştirme ortamını kurmak.
• Düşük güçlü mikrodenetleyicilerde ML modelleri geliştirmek ve dağıtmak.
• TinyML kullanarak tahmine dayalı bakım ve anomali tespiti uygulamak.
• TinyML modellerini verimli güç ve bellek kullanımı için optimize etmek.

TinyML, küçük, kaynak kısıtlı cihazlar için optimize edilmiş bir makine öğrenimi yaklaşımıdır.

Bu eğitmen liderli canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi), Raspberry Pi, Arduino ve benzer mikrodenetleyiciler kullanarak TinyML uygulamaları oluşturmak isteyen başlangıç seviyesindeki ve orta seviye öğrenenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimde, katılımcılar şunları yapma becerilerini kazanacaktır:

• TinyML projeleri için veri toplama ve hazırlama.
• Mikrodenetleyici ortamları için küçük makine öğrenimi modellerini eğitme ve optimize etme.
• TinyML modellerini Raspberry Pi, Arduino ve ilgili plakalara dağıtım.
• Bitirilmiş gömülmüş AI prototipleri geliştirme.

Eğitimin Formatı

• Eğitmen liderli sunumlar ve rehberli tartışmalar.
• Pratik alıştırmalar ve elden deneyim.
• Gerçek donanımda canlı-lab proje çalışmaları.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Belirli donanımlarınız veya kullanım senaryolarınıza uyumlu özel eğitim için, lütfen bize ulaşın.

TinyML, düşük güç tüketimi ve kaynak sınırlı cihazlarda makine öğrenme modellerini dağıtmak için kullanılan bir çerçeve.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), orta düzeyde uzmanlaşmış kişiler için, otomasyon ve çevresel bilgeliği artıran akıllı tarım çözümlerine TinyML tekniklerini uygulamak üzere tasarlanmıştır.

Bu programı tamamladıktan sonra, katılımcılar şu yetenekleri kazanacaktır:

• Tarım duyargası uygulamaları için TinyML modelleri oluşturmak ve dağıtmak.
• Otomatik tarım izlemesi için IoT ekosistemlerine kenar AI entegrasyonu sağlamak.
• Hafif modelleri eğitmek ve optimize etmek için özel araçları kullanmak.
• Hassas sulama, zararlı tespiti ve çevresel analitikler için iş akışları geliştirmek.

Kurs Formatı

• Rehberlik altında sunumlar ve uygulamalı teknik tartışmalar.
• Gerçek dünya veri kümeleri ve cihazları kullanarak pratik alıştırma.
• Desteklenen laboratuvar ortamında pratik deneyimler.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Belirli tarım sistemleriyle hizalanan özelleştirilmiş eğitim için, programı özelleştirmemizi sağlamak üzere bizimle iletişime geçin.