TinyML: Üstün Düşük Güç Kenar Cihazlarda AI Çalıştırma 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.

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.

Türkiye alanında eğitmen tarafından verilen bu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), çeşitli uygulamalar için uç cihazlarda yapay zekâ modelleri dağıtma konusunda pratik beceriler kazanmak isteyen orta düzeydeki geliştiricilere, veri bilimcilere ve teknoloji meraklılarına yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcıların şu konularda yetkinlik kazanması beklenmektedir:

• Uç Yapay Zekâ (Edge AI) ilkelerini ve avantajlarını anlama.
• Uç bilişim ortamını kurma ve yapılandırma.
• Uç dağıtımı için yapay zekâ modelleri geliştirme, eğitimini yapma ve optimize etme.
• Uç cihazlarda pratik yapay zekâ çözümlerinin uygulanması.
• Uç ortamda dağıtılan modellerin performansını değerlendirme ve iyileştirme.
• Uç Yapay Zekâ uygulamalarında etik ve güvenlik hususlarının ele alınması.

Türkiye konusundaki bu eğitmen eşliğinde verilen eğitim, ileri düzey profesyonellere eksiksiz TinyML boru hatlarını tasarlamak, optimize etmek ve dağıtmak becerilerini kazandırır. Katılımcılar, pratik laboratuvar çalışmaları aracılığıyla veri toplama, düşük güçlü modeller eğitme ve gerçek dünya uygulamalarını testleme konularında bilgi edinecektir.

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.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), mikrodenetleyicilerde TensorFlow Lite ve Edge Impulse kullanarak makine öğrenme modellerini dağıtmak isteyen orta düzeyde gömülü sistem mühendisleri ve AI geliştiricilere yönelik olmuludur.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• TinyML'nin temellerini ve kenar AI uygulamaları için avantajlarını anlamak.
• TinyML projeleri için bir geliştirme ortamı ayarlama.
• Düşük güç tüketimli mikrodenetleyicilerde AI modellerini eğitme, optimizasyonu ve dağıtma.
• TensorFlow Lite ve Edge Impulse kullanarak gerçek dünyada TinyML uygulamaları uygulama.
• Güç verimliliği ve bellek kısıtlamalarına yönelik AI modellerini optimizasyonu.

Türkiye alanında sunulan bu eğitmen eşliğinde canlı eğitim, ileri düzey uzmanları kaynak kısıtlı gömülü cihazlar için TinyML modellerini optimize etmeye hazırlar. Katılımcılar kuantizasyon ve budama uygular, düşük gecikmeli çıkarım hatları oluşturur ve performansı bellek ve enerji sınırlarına karşı değerlendirir.

Türkiye konusundaki bu eğitmen liderliğindeki eğitim, ileri düzey profesyonelleri uç cihazlarda TinyML boru hatlarını güvence altına almaya hazırlar. Gizliliği koruyan teknikleri uygulamanın, modelleri adversarial tehditlere karşı sağlamlaştırmanın ve kısıtlı ortamlarda güvenli veri işleme için en iyi uygulamaları uygulamanın nasıl yapılacağını öğreneceksiniz.

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.

Türkiye konusundaki bu eğitmen eşliğinde verilen canlı eğitim, ileri düzey profesyonellere otonom robotikte TinyML'i nasıl entegre edeceklerini öğretmektedir. Katılımcılar, optimize modelleri tasarlayacak, cihaz üzeri algılama akışlarını uygulayacak ve gerçek zamanlı otonomluk için gömülü donanımlarda hafif yapay zekayı dağıtacaktır.

Türkiye hakkında bu eğitmen eşliğinde canlı eğitim, sağlık izleme ve teşhis için TinyML çözümlerinin uygulanmasını kapsar. Katılımcılar, gerçek zamanlı sağlık verileri için modeller tasarlamayı, düşük güç tüketimli giyilebilir cihazlar için optimizasyonu ve klinik güvenilirliği sağlamayı öğrenir. Uygulamalı laboratuvar alıştırmaları içerir.

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.

Türkiye konusundaki bu 21 saatlik eğitmen eşliğinde gerçekleştirilen kurs, orta düzey profesyonellere akıllı tarım için TinyML dağıtımı konusunda yetkinlik kazandırır. Uygulamalı bir laboratuvar ortamında hafif modeller oluşturma, Edge AI'yi IoT ile entegre etme ve hassas sulama ile zararlı tespiti için optimizasyon becerilerini öğrenin.