Reinforcement Learning ile Google Colab Eğitimi

Bu eğitmen öncülk, canlı eğitim (özel veya online) ileri düzey profesyoneller için tasarlanmıştır ve makine öğrenimi modellerinin bilgisini geliştirmeyi, hiperparametre ayarlamada becerilerini iyileştirmeyi ve Google Colab kullanarak modelleri etkili bir şekilde dağıtmayı öğrenmek isteyenler için yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler çerçeveler kullanarak ileri düzey makine öğrenimi modelleri uygulayabilir.
• Model performansını hiperparametre ayarlaması yoluyla optimize edebilir.
• Google Colab kullanarak gerçek dünya uygulamalarına makine öğrenimi modelleri dağıtabilir.
• Google Colab'da büyük ölçekli makine öğrenimi projelerinde işbirliği yapabilir ve yönetebilir.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitim, Google Colab kullanarak gelişmiş sağlık uygulamaları için AI'yı kullanmaya istekli orta düzeyde veri bilimcileri ve sağlık profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Sağlık için Google Colab kullanarak AI modellerini uygulayabilmek.
• Sağlık verileri için tahminsel modellemeye AI'yi kullanabilmek.
• AI destekli tekniklerle tıbbi görüntüleri analiz etmek.
• AI tabanlı sağlık çözümlerinde etik düşünceleri keşfetmek.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) ortamında, büyük veri işleme ve analizi için Google Colab ve Apache Spark'yi kullanmak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve mühendislerine yönelik olacak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Google Colab ve Spark kullanarak büyük veri ortamını kurma.
• Apache Spark ile büyük veri kümelerini etkili bir şekilde işlemek ve analiz etme.
• Kooperatif bir ortamda büyük veriyi görselleştirme.
• Apache Spark'yi bulut tabanlı araçlarla entegre etme.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) yeni başlayan veri bilimcileri ve IT profesyonelleri için Google Colab kullanarak veri bilimi temellerini öğrenmek isteyenlerdir.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Google Colab'i kurma ve kullanımını öğrenme.
• Temel Python kodu yazma ve yürütme.
• Veri kümelerini içe aktarma ve yönetme.
• Python kitaplıklarını kullanarak görselleştirmeler oluşturma.

Google Colab Pro, ölçeklenebilir Python geliştirme için bulut tabanlı bir ortamdır ve talepkâr AI ve veri bilimi iş yükleri için yüksek performanslı GPUler, daha uzun çalışma süresi ve daha fazla bellek sunar.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), makine öğrenmesi, veri işleme ve güçlü not defteri arayüzünde işbirlikçi araştırma yapmak isteyen orta düzeyli Python kullanıcılarına yönelik olacak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Colab Pro kullanarak bulut tabanlı Python not defterlerini kurmayı ve yönetmeyi.
• Hızlı hesaplama için Access GPUler ve TPUs'ları.
• Popüler kütüphaneler kullanarak (örn., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) makine öğrenmesi iş akışlarını basitleştirmeyi.
• İşbirlikçi projeler için Google Drive ve harici veri kaynaklarıyla entegrasyon yapmayı.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çeşitli egzersizler ve uygulamalar.
• Canlı-lab ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için bize ulaşın.

Bu eğitmen destekli, canlı eğitim (online veya on-site) ileri düzey profesyoneller için tasarlanmıştır ve bilgisayar görüşünü daha derinlemesine anlamayı ve TensorFlow'ün Google Colab kullanarak karmaşık görünümlü model geliştirme yeteneklerini keşfetmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• TensorFlow kullanarak konvolüsyonel sinir ağları (CNN'ler) oluşturma ve eğitme.
• Google Colab'yı ölçeklenebilir ve verimli bulut tabanlı model geliştirme için kullanma.
• Bilgisayar görüşü görevleri için görüntü ön işleme tekniklerini uygulama.
• Gerçek dünya uygulamaları için bilgisayar görüşü modellerinin dağıtımını yapma.
• Transfer öğrenimini kullanarak CNN model performansını artırma.
• Görüntü sınıflandırma modellerinin sonuçlarını görselleştirme ve yorumlama.

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 (Türkiye çevrimiçi veya yerinde) Deep Reinforcement Learning'nin temellerini öğrenmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir; bir Deep Learning Aracısı oluşturma sürecinde adım adım ilerleyeceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Deep Reinforcement Learning'nin temel kavramlarını anlayabilecek ve onu Machine Learning'ten ayırt edebilecektir.
• Gerçek dünya problemlerini çözmek için gelişmiş Reinforcement Learning algoritmalarını uygulayabilecektir.
• Bir Deep Learning Aracısı oluşturabilecektir.

Bu Türkiye'ta (çevrimiçi veya yerel) gerçekleşen, eğitmenlerin yönettiği canlı eğitim, veri bilimci yelpazesinde yeni başlayanlar için tasarlanmıştır ve anlamlı ve görsel olarak çekici veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenmek isteyen kişileri hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Google Colab'i görselleştirme için kurma ve kullanma.
• Matplotlib kullanarak çeşitli türde grafik oluşturma.
• Gelişmiş görselleştirme teknikleri için Seaborn'u kullanma.
• Grafikleri daha iyi sunum ve açıklık için özelleştirme.
• Görsel araçlar kullanarak veriyi etkili bir şekilde yorumlama ve sunma.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), hem Large Language Models (LLMs) hem de Reinforcement Learning (RL) konusunda kapsamlı bir anlayış ve pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transformatör modellerinin bileşenlerini ve işlevselliğini anlayabilecektir.
• Belirli görevler ve uygulamalar için LLM'leri optimize edip ince ayar yapabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenmenin temel prensiplerini ve metodolojilerini anlayabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenme tekniklerinin LLM'lerin performansını nasıl artırabileceğini öğrenebilecektir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya on-site) orta düzeyde veri bilimciler ve geliştiricilere yönelik olup, Google Colab ortamını kullanarak makine öğrenimi algoritmalarını etkin şekilde uygulamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• Makine öğrenimi projeleri için Google Colab’i kurmayı ve yönetmeyi öğrenecekler.
• Farklı makine öğrenimi algoritmalarını anlamayı ve uygulamayı öğrenecekler.
• Scikit-learn gibi kütüphaneleri kullanarak veriyi analiz etmeyi ve tahminlemeyi öğrenecekler.
• Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme modellerini uygulamayı öğrenecekler.
• Makine öğrenimi modelerini etkili bir şekilde optimize etmeyi ve değerlendirmeyi öğrenecekler.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (Türkiye'da çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyde veri bilimcilerine ve geliştiricilere yönelik olup, Python kullanarak Google Colab'de doğal dil işleme tekniklerini uygulamak isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Doğal dil işleme konseptlerinin temelini anlama.
• NLP görevleri için metin verilerini ön işlemesi ve temizleme.
• NLTK ve SpaCy kütüphaneleri kullanarak duygusal analizi gerçekleştirmek.
• Skalabilir ve işbirliği yapabilen geliştirme için Google Colab ile metin verileriyle çalışmak.

Bu eğitmen katarak, canlı eğitim (online veya face-to-face) Python programlama dilini sıfırdan öğrenmek isteyen başlangıç seviyesi geliştiriciler ve veri analistleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Python programlama dilinin temellerini anlamak.
• Google Colab ortamında Python kodu uygulamak.
• Kontrol yapılarını kullanarak bir Python programının akışını yönetmek.
• Fonksiyonları oluşturmak ve kodu etkili olarak organize etmek ve yeniden kullanmak.
• Python programlaması için temel kütüphaneleri keşfetmek ve kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), geleneksel makine öğrenimi yaklaşımlarının ötesine geçerek bir bilgisayar programına, etiketlenmiş veri ve büyük veri kümeleri kullanmadan sorunları çözme yeteneği kazandırmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Reinforcement Learning'i uygulamak için gerekli kütüphaneleri ve programlama dilini kurmak ve uygulamak.
• Denetimli öğrenme yerine geri bildirim yoluyla öğrenebilen bir yazılım ajanı oluşturmak.
• Karar vermenin sıralı ve sonlu olduğu sorunları çözmek için bir ajanı programlamak.
• İnsanların öğrenme şekline benzer şekilde öğrenebilen yazılımlar tasarlamak için bilgileri uygulamak.

Bu eğitmenle canlı eğitim (online veya on-site) Türkiye'da, gerçek dünya verilerine zaman serisi tahmin tekniklerini uygulamak isteyen orta düzeyli veri uzmanları için tasarlanmıştır. Google Colab kullanılarak.

Bu eğitimle birlikte, katılımcıların aşağıdaki becerileri kazanabilecekleri:

• Zaman serisi analizi temellerini anlamayı.
• Google Colab'yı zaman serisi verileri ile çalışmak için kullanmayı.
• ARIMA modellerini veri trendleri tahmin etmek için uygulamayı.
• Facebook’nin Prophet kütüphanesini esnek tahmine kullanmayı.
• Zaman serisi verilerini ve tahmin sonuçlarını görselleştirmeyi.