An AI Assistant on Your Company Knowledge, Without Code Eğitimi

Türkiye konumunda (online veya kurum içi) verilen bu eğitmen eşliğinde canlı eğitim, AI mühendisliğinin temel prensiplerini ve uygulamalarını kavramak isteyen başlangıç ila orta seviye AI mühendisleri ve yazılım geliştiricilere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şu yetkinliklere sahip olacaklardır:

• AI ve makine öğreniminin ardındaki temel kavramları ve teknolojileri anlayacaklar.
• TensorFlow ve PyTorch kullanarak temel makine öğrenimi modelleri geliştirecekler.
• Yazılım geliştirme süreçlerinde pratik problemleri çözmek için AI tekniklerini uygulayacaklar.
• AI mühendisliğinin en iyi uygulamaları ile AI projelerini yönetecek ve sürdürecekler.
• AI sistemleri geliştirirken karşılaşılacak etik yükümlülükleri fark edebilecekler.

İki günlük, uygulamalı bu program; katılımcılara teknik ve operasyonel işlerinde üretken yapay zekâ araçlarını etkin, güvenli ve tutarlı bir şekilde kullanma konusunda pratik beceriler kazandırır. Eğitim, yapay zekâyı günlük bir asistan olarak konumlandırarak dokümantasyonun oluşturulması ve iyileştirilmesi, gereksinimlerin yapılandırılması, analiz ve raporlamanın hızlandırılması, problem çözme süreçlerine destek verilmesi ve işlevler arası iletişimin kolaylaştırılmasına odaklanır. Katılımcılar; kanıtlanmış komut yazma (prompting) kalıplarını, hataları ve 'halüsinasyonları' azaltma tekniklerini, gizli bilgileri ve fikri mülkiyeti korumak için hafif yönetişim uygulamalarını öğrenir. Kurs, derhal kullanıma hazır şablonlar, iş akışları ve yapay zekâ destekli çalışma için tekrarlanabilir bir yaklaşım üretmeyi amaçlar.

Bu eğitmen yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal) orta düzeyden ileri düzeyde olan AI profesyonelleri ve yazılım geliştiricileri hedef almaktadır. Bu kişilerin amacı, AI ve ML kullanarak zeki uygulamalar oluşturmak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AI ve ML'in gelişmiş kavramlarını ve teknolojilerini anlamak.
• AI/ML model geliştirimi için veriyi analiz etmek ve görselleştirmek.
• AI/ML modellerini etkili bir şekilde oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak.
• Gerçek dünya sorunlarını çözebilen zeki uygulamalar oluşturmak.
• AI uygulamalarının çeşitli endüstrilerdeki etik implikasyonlarını değerlendirmek.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde), akıllı uygulamaların temel prensiplerini ve çeşitli endüstrilerde nasıl kullanılacaklarını anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki IT profesyonelleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Yapay zekanın tarihini, prensiplerini ve etkisini anlayabileceklerdir.
• Farklı makine öğrenimi algoritmalarını tanımlayabilecek ve uygulayabileceklerdir.
• AI uygulamaları için veriyi etkin bir şekilde yönetip analiz edebileceklerdir.
• Yapay zekanın farklı sektörlerdeki pratik uygulamalarını ve sınırlamalarını tanıyabileceklerdir.
• Yapay zeka teknolojisinin etik dikkate değer noktalarını ve toplumsal yankılarını tartışabileceklerdir.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), akıllı uygulamaların inceliklerinde uzmanlaşmak ve bunları karmaşık, gerçek dünya problemlerini çözmek için kullanmak isteyen orta düzeyden ileri düzeye veri bilimcileri, mühendisler ve AI uygulayıcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Derin öğrenme mimarilerini uygulamak ve analiz etmek.
• Dağıtık bilgi işlem ortamında makine öğrenimini ölçeklendirerek uygulamak.
• Karar verme için pekiştirmeli öğrenme modelleri tasarlamak ve uygulamak.
• Dil anlama için gelişmiş NLP sistemleri geliştirmek.
• Görüntü ve video analizi için bilgisayarlı görü tekniklerini kullanmak.
• AI sistemlerinin geliştirilmesi ve kullanımında etik hususları ele almak.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyinden ileri seviyeye kadar olan veri bilimcileri ve yazılım geliştiricileri için Milvus'un ve çeşitli AI senaryolarındaki pratik uygulamalarının öğrenilmesine yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Milvus'un mimarisini ve özelliklerini anlamak.
• Farklı AI uygulamalarında vektör veritabanları uygulamak.
• Yüksek doğruluk ve hızla benzerlik aramaları gerçekleştirmek.
• Milvus'u gerçek dünya AI zorluklarına uygulamak.

Türkiye konusunda, öğretici eşliğinde, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), semantik aramadan kişiselleştirmeye kadar çeşitli yapay zeka senaryolarında Pinecone kullanmayı öğrenmek isteyen girişimci seviyeden orta seviyeye kadar olan veri bilimcilerine ve yazılım geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Pinecone'un mimarisini ve özelliklerini anlamak.
• Çeşitli yapay zeka uygulamalarında vektör veritabanları uygulaması yapmak.
• Yüksek doğruluk ve hızla benzerlik araması gerçekleştirmek.
• Pinecone'u gerçek dünya yapay zeka sorunlarına uygulamak.

Yapay Zeka (YZ), modern ürün yönetiminin temeli haline gelmekte ve müşteri ihtiyaçlarının keşfedilme, çözümlerin tanımlanma ve kararların alınma biçimini dönüştürmektedir. Tıpkı elektrikliğin endüstriyi devrim niteliğinde değiştirmesi gibi, Yapay Zeka da ürünlerin nasıl tasarlandığını, doğrulandığını ve evrildiğini yeniden şekillendirmektedir.

Öğretmen eşliğinde gerçekleştirilen bu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), ürün sahipliğini güçlendirmek ve karar alma süreçlerini desteklemek için yapay zekanın nasıl kullanılabileceğini anlamak isteyen Ürün Sahipleri, Scrum Ustaları ve Çevik Koçlara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şu yetkinliklere sahip olacaktır:

• Yapay zekanın temellerini anlayacak ve geleneksel YZ ile Üretken Yapay Zeka (GenAI) arasındaki farkı ayırt edecektir.
• Ürün Sahibinin (yeni Orkestratör duruşu dahil olmak üzere) yedi temel duruşunu uygulayacak ve Visionsel (Visionary), Deneyimci (Experimenter) veya Müşteri Temsilcisi gibi her bir duruşu yapay zeka ile güçlendirecektir.
• Etkili istem (prompting) oluşturma sanatını ustalaştırarak, YZ araçlarını uzmanlaşmış yeteneklere sahip zeki iş ortakları olarak konumlandıracaktır.
• Müşteri anlayışını derinleştirecek; hipotez testleri ve keşif süreçleri için YZ destekli persona oluşturacak ve bunu yaparken müşteriyle samimi iletişimi sürdürecektir.
• Anlatıların şekillendirilmesi ve görselleştirilmesinde yapay zekayı kullanarak, 3x3 Çerçevesi gibi yapılandırılmış araçlarla net bir ürün vizyonu geliştirecek ve iletişim kuracaktır.
• Taslak (mock-up) veya ürün konseptleri oluşturma gibi yöntemlerle, prototipleme ve hipotez testlerini hızlandırmak için Üretken Yapay Zeka araçlarını kullanacaktır.
• Değer, uygulanabilirlik ve kullanıcı etkisi kriterlerine dayalı olarak özellikleri analiz, önceliklendirme ve değerlendirme süreçlerinde YZ araçlarından yararlanarak ürün kararlarını destekleyecektir.
• E-posta, paydaş yönetimi ve not alma gibi rutin günlük görevleri yapay zeka ile otomatize ederek veya devrederek stratejik ve yaratıcı işlere odaklanacaktır.
• YZ etiği, önyargı ve veri güvenliği konularında tartışmaları yönlendirerek sorumlu ve sürdürülebilir yapay zeka benimsemesini sağlayacaktır.
• Belirli ürün ve organizasyonel bağlama uyarlanmış değerli YZ kullanım senaryolarını belirleyecek ve tasarlayacaktır.
• Verimlilik asistanlarından prototipleme platformlarına, üretken video, görsel ve kodlama çözümlerine kadar yaklaşık 20 farklı yapay zeka aracı ve modeliyle keşif ve deneyim yapacaktır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), vektör veritabanlarının temellerini, yapısını, işleyişini ve kullanım alanlarını öğrenmek isteyen başlangıç seviyesindeki yazılım geliştiricilerine ve veritabanı yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Vektör veritabanlarının kavramını ve amacını anlayabilecektir.
• Vektör ve geleneksel veritabanları arasındaki farkları tanımlayabilecektir.
• Vektör verisi oluşturma ve yönetme konusunda temel teknikleri öğrenebilecektir.
• Basit benzerlik aramaları gerçekleştirebilecektir.
• Vektör veritabanlarının yapay zeka uygulamalarındaki rolünü kavrayabilecektir.

Bu eğitmen ledirli, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal) orta seviye ile üst seviyedeki veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendislerini hedef almaktadır. Katılımcılar ölçeklenebilir, yüksek performanslı AI uygulamalarında vektör veritabanlarının kullanımını ustalaymayı planlamaktadırlar.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Vektör veritabanları prensiplerini anlayacaklar.
• Vektör gömme oluşturma ve yönetme tekniklerini öğrenecekler.
• Yüksek boyutlu veri için dizinleme stratejilerini keşfedecekler.
• Verimli benzerlik arama becerileri geliştirecekler.
• Makine öğrenimi projelerinde vektör veritabanı bilgisini uygulayacaklar.