TinyML: Üstün Düşük Güç Kenar Cihazlarda AI Çalıştırma Eğitimi

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 eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), Edge AI'nin kavramdan uygulamaya kapsamlı bir anlayış kazanmak isteyen orta seviye geliştiricilere ve IT profesyonellere yöneliktir, bu da kurulumu ve dağıtımını içeriyor.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri edinebilecekler:

• Edge AI'nin temel kavramlarını anlamak.
• Edge AI ortamlarını kurmayı ve yapılandırmayı öğrenmek.
• Edge AI modellerini geliştirme, eğitme ve optimize etme.
• Edge AI uygulamalarını dağıtım ve yönetimi.
• Var olan sistemlere ve iş akışlarına Edge AI entegrasyonu.
• Edge AI uygulamasında etik consideratıyonlar ve en iyi uygulamaların ele alınması.

Bu eğitmen öncül, canlı eğitim (online veya face-to-face) ortamında, IoT uygulamalarını zeki veri işleme ve analiz yetenekleriyle geliştirmek isteyen orta düzeyli geliştiriciler, sistem mimarları ve sektör profesyonellerine yönelik olup, Edge AI'nin temel ilkelerini ve IoT'taki kullanım alanlarını anlamayı amaçlamaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Edge AI'nin temellerini ve bu teknolojinin IoT'teki kullanımını anlayacaklar.
• IoT cihazları için Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecekler.
• IoT uygulamaları için kenar cihazlarda AI modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecekler.
• IoT sistemlerinde gerçek zamanlı veri işleme ve karar alma uygulayabilecekler.
• Edge AI'yi çeşitli IoT protokolleri ve platformlarıyla entegre edebilecekler.
• IoT'ta Edge AI için etik düşünceleri ve en iyi uygulamaları ele alabilecekler.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitim, Edge AI'nin temellerini ve Giriş seviye uygulamalarını anlamak isteyen yeni başlayan geliştiriciler ve IT profesyonellere yönelik olup, canlı bir eğitmen tarafından verilmektedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Edge AI'nin temel kavramlarını ve mimarisini anlamak.
• Edge AI ortamlarını kurma ve yapılandırma.
• Basit Edge AI uygulamaları geliştirmek ve dağıtmak.
• Edge AI'nin kullanım alanlarını ve avantajlarını tanımlamak ve anlamak.

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.

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.

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.