Türkiye Merkezli Deep Learning Eğitimleri

Bu eğitmen öncülkü, canlı eğitim (online veya on-site) Türkiye konumunda, Tensorflow Lite'i Kıyasın_AI uygulamalarında kullanmak isteyen orta seviye geliştiriciler, veri bilimciler ve yapay zeka uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• Tensorflow Lite'in temel kavramlarını ve Kıyasın_AI'daki rolünü anlamak.
• Tensorflow Lite kullanarak yapay zeka modellerini geliştirme ve optimizasyonu.
• Farklı kıyas cihazlarına Tensorflow Lite modellerini dağıtımını gerçekleştirmek.
• Model dönüştürme ve optimizasyonu için araçlar ve teknikleri kullanmak.
• Pratik Kıyasın_AI uygulamalarını Tensorflow Lite ile uygulamak.

Bu eğitmen yönetimi, Türkiye'da (çevrimiçi veya face-to-face) ileri düzeyde bilgisayar görüşü konusunda daha derin bir anlayış geliştirmek ve Google Colab kullanarak TensorFlow'ın yeteneklerini keşfetmek isteyen profesyoneller hedeflenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklar:

• TensorFlow kullanarak konvolusyonel sinir ağları (CNN) oluşturma ve eğitim vermesi.
• Ölçeklenebilir ve etkin bulut tabanlı model geliştirimi için Google Colab'ı kullanma.
• Bilgisayar görüşü görevleri için görüntü ön işleme tekniklerini uygulama.
• Gerçek dünya uygulamaları için bilgisayar görüşü modelleri dağıtma.
• CNN modellerinin performansını artırmak için transfer öğrenimini kullanma.
• 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), Doğal Dil Anlama (NLU) için son teknoloji derin öğrenme tekniklerinde uzmanlaşmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NLU ve NLP modelleri arasındaki temel farkları anlayabilecektir.
• NLU görevlerine gelişmiş derin öğrenme tekniklerini uygulayabilecektir.
• Transformer'lar ve dikkat mekanizmaları gibi derin mimarileri keşfedebilecektir.
• Sofistike yapay zeka sistemleri oluşturmak için NLU'daki gelecekteki trendlerden yararlanabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), derin öğrenme modelleri için son teknoloji XAI tekniklerini keşfetmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir ve yorumlanabilir yapay zeka sistemleri oluşturmaya odaklanmaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Derin öğrenmede açıklanabilirlik zorluklarını anlayabilecektir.
• Sinir ağları için gelişmiş XAI tekniklerini uygulayabilecektir.
• Derin öğrenme modelleri tarafından alınan kararları yorumlayabilecektir.
• Performans ve şeffaflık arasındaki ödünleşimleri değerlendirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), metinden görüntüye oluşturma konusunda derin öğrenme alanındaki bilgilerini ve becerilerini genişletmek isteyen orta ve ileri seviyedeki veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri, derin öğrenme araştırmacıları ve bilgisayar görüşü uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Metinden görüntüye oluşturma için gelişmiş derin öğrenme mimarilerini ve tekniklerini anlayabilecektir.
• Yüksek kaliteli görüntü sentezi için karmaşık modelleri ve optimizasyonları uygulayabilecektir.
• Büyük veri kümeleri ve karmaşık modeller için performansı ve ölçeklenebilirliği optimize edebilecektir.
• Daha iyi model performansı ve genelleme için hiperparametreleri ayarlayabilecektir.
• Stable Diffusion'ü diğer derin öğrenme çerçeveleri ve araçlarıyla entegre edebilecektir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel) ileri düzey profesyoneller için tasarlanmıştır ve bu profesyoneller, AI tekniklerini kullanarak ilaç keşfi ve geliştirme süreçlerini revizyona sokma amacını taşır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• AI'nin ilaç keşfi ve geliştirme sürecindeki rolünü anlamak.
• Makine öğrenimi tekniklerini moleküler özelliklere ve etkileşimlere yönelik tahminlerde kullanmak.
• Derin öğrenme modellerini sanal ekranlama ve lider optimizasyonu için kullanmak.
• AI yönlü yaklaşımları klinik deneme sürecine entegre etmek.

Bu eğitmen liderliğinde gerçekleştirilen, canlı <yer> (online veya yüz yüze) eğitim; AlphaFold'un çalışma prensiplerini anlamak ve deneysel çalışmalarında AlphaFold modellerini bir rehber olarak kullanmak isteyen biyologlara yönelik tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şu yetkinliklere sahip olacaktır:

• AlphaFold'un temel prensiplerini anlayacaklar.
• AlphaFold'un nasıl çalıştığını öğrenmiş olacaklar.
• AlphaFold tahminlerini ve sonuçlarını yorumlamayı öğrenecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli doğal dil görevleri için Büyük Dil Modelleri kullanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Popüler bir LLM içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• Temel bir LLM oluşturmak ve özel bir veri kümesi üzerinde ince ayar yapmak.
• Metin özetleme, soru cevaplama, metin oluşturma ve daha fazlası gibi farklı doğal dil görevleri için LLM'leri kullanmak.
• TensorBoard, PyTorch Lightning ve Hugging Face Datasets gibi araçları kullanarak LLM'leri ayıklamak ve değerlendirmek.

Bu eğitmen eşliğinde, çevrimiçi veya yerinde sunulan canlı eğitim; Stable Diffusion'ı çeşitli kullanım senaryoları için yüksek kaliteli görüntüler oluşturmak amacıyla kullanmak isteyen veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendislerini ve bilgisayarlı görü araştırmacılarını hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Stable Diffusion'ın ilkelerini ve görüntü oluşturmada nasıl çalıştığını anlamak.
• Görüntü oluşturma görevleri için Stable Diffusion modelleri geliştirmek ve eğitmek.
• Stable Diffusion'ı; iç boyama, dış boyama ve görüntüden görüntüye çeviri gibi çeşitli görüntü oluşturma senaryolarında uygulamak.
• Stable Diffusion modellerinin performansını ve kararlılığını optimize etmek.

Bu eğitimin Türkiye konumunda, öğretmenlerin rehberliğinde, katılımcılar Python'da en güncel ve ilgili makine öğrenimi tekniklerini öğrenirken, görsel, müzik, metin ve finansal verileri içeren bir dizi demo uygulaması oluşturacaklardır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Karmaşık sorunların çözümü için makine öğrenimi algoritmalarını ve tekniklerini uygulama.
• Görsel, müzik, metin ve finansal verileri içeren uygulamalara derin öğrenme ve yarı denetlenmiş öğrenme uygulama.
• Python algoritmalarının maksimum potansiyeline ulaşmasını sağlama.
• NumPy ve Theano gibi kütüphaneleri ve paketleri kullanma.

Python ile Temellerden Uygulamalı Yapay Zeka, programcıların ve veri analistlerinin Python kullanarak makine öğrenimi çözümlerini sıfırdan oluşturma için temel tekniklerle donatılmasını sağlar. Denetimli öğrenmenin sınıflandırma ve regresyon, denetimsiz öğrenmenin kümeleme ve anormallik tespitine yönelik temel ilkelerini, gelişmiş sinir ağı mimarilerini kapsar. El ile uygulamalı yapay zeka geliştirmesi için scikit-learn, Apache Spark MLlib ve Jupyter not defterleriyle çalışmanın kanıtlanmış yöntemlerini inceler. Profesyonellere pratik ML modelleri uygulama, algoritma kısıtlamalarını değerlendirme ve gerçek dünya sorunlarını çözme için uygulamalı projeler tamamlama konusunda yardımcı olur.

Derin Takviyeli Öğrenme (DRL), takviyeli öğrenmenin ilkelerini derin öğrenme mimarileriyle birleştirerek, ajanların çevreleriyle etkileşim halinde kararlar almasını mümkün kılar. Bu teknoloji, öz-çalışan araçlar, robotik kontrol, algoritmik işlem ve adaptif öneri sistemleri gibi birçok modern yapay zeka ilerlemesinin temelini oluşturur. DRL, deneme yanılma yoluyla ödül tabanlı öğrenme kullanarak stratejileri öğrenmeyi, politikaları optimize etmeyi ve otonom kararlar vermeyi sağlar.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi), karmaşık ortamlarda otonom karar verme yeteneğine sahip derin takviyeli öğrenme ajanları oluşturmak ve uygulamak isteyen orta düzeyde geliştiriciler ve veri bilimciler hedef kitledir.

Bu eğitmenin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Takviyeli Öğrenmenin teorik temellerini ve matematiksel ilkelerini anlamak.
• Q-Öğrenme, Politika Gradyanları ve Aktör-Kritik yöntemleri gibi ana RL algoritmalarını uygulamak.
• TensorFlow veya PyTorch kullanarak Derin Takviyeli Öğrenme ajanları oluşturmak ve eğitmek.
• Oyunlar, robotik ve karar optimizasyonu gibi gerçek dünya uygulamalarına DRL uygulamak.
• Modern araçlar kullanarak eğitim performansını gidermek, görselleştirmek ve optimize etmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve rehberli tartışma.
• El ile alıştırma ve pratik uygulamalar.
• Canlı kodlama gösterileri ve proje tabanlı uygulamalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için (örneğin, TensorFlow yerine PyTorch kullanmak), lütfen bizimle iletişime geçin.

Yapay zekâ temellerini keşfetmek, zekâlı teknolojinin kurumsal operasyonlar genelinde dijital strateji, otomasyon ve karar alma süreçlerini nasıl dönüştürdüğünü ortaya koyar. Yapay zekâ tarihinin temel kavramlarını, problem çözme çerçevelerini, bilgi temsili, belirsiz mantık ve makine öğrenimi paradigma yaklaşımını, iletişimi, algıyı ve otonom eylemi içeren bir inceleme sağlar. Yöneticileri ve mimarları yapay zekâ ile dönüştürme fırsatlarını değerlendirmeye, yükselen teknoloji trendlerini analiz etmeye ve iş zekâsını hızlandırmak için pratik zekâlı çözümleri hayata geçirmeye yönlendirir.

Bu kurs, Automotive Sektöründe Yapay Zeka'yı (vurgu Machine Learning ve Deep Learning) kapsamaktadır. Otomobillerde çeşitli durumlarda hangi teknolojinin (potansiyel olarak) kullanılabileceğini belirlemeye yardımcı olur: basit otomasyondan, görüntü tanımaya ve otonom karar almaya kadar.

Yapay Sinir Ağı, "akıllı" görevler gerçekleştirebilen Artificial Intelligence (AI) sistemlerin geliştirilmesinde kullanılan hesaplamalı bir veri modelidir. Neural Networks, kendileri de Yapay Zekanın (AI) bir uygulaması olan Machine Learning (Makine Öğrenimi - ML) uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. Deep Learning, Makine Öğreniminin bir alt kümesidir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), örüntü tanıma ve makine öğrenimi alanına bir giriş sunar. İstatistik, bilgisayar bilimi, sinyal işleme, bilgisayar görüşü, veri madenciliği ve biyoinformatik alanlarındaki pratik uygulamalara değinir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Örüntü tanımaya temel istatistiksel yöntemleri uygulayabilecektir.
• Veri analizi için sinir ağları ve çekirdek yöntemleri gibi temel modelleri kullanabilecektir.
• Karmaşık problem çözme için gelişmiş teknikleri uygulayabilecektir.
• Farklı modelleri birleştirerek tahmin doğruluğunu artırabilecektir.

Bu Türkiye ortamında (online veya kurum içi) verilen eğitmen gözetimindeki canlı eğitim, bilgisayarlı görü, doğal dil işleme ve çok modlu uygulamalar için derin öğrenme modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak amacıyla TensorFlow 2.x ve Keras kullanmak isteyen yazılım geliştiricilere, veri analistlerine ve teknik profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), potansiyel sahtekarlık verilerini analiz etmek için TensorFlow'yi kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python ve TensorFlow’de bir sahtekarlık tespit modeli oluşturmak.
• Sahtekarlığı tahmin etmek için doğrusal regresyonlar ve doğrusal regresyon modelleri oluşturmak.
• Sahtekarlık verilerini analiz etmek için uçtan uca bir yapay zeka uygulaması geliştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, görüntü tanıma için konvolüsyonel sinir ağı (CNN) tasarlamayı, oluşturmayı ve görselleştirmeyi Matlab kullanarak nasıl yapacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Derin öğrenme modeli oluşturmak
• Veri etiketlendirmeyi otomatize etmek
• Caffe ve TensorFlow-Keras modelleriyle çalışmak
• Çoklu GPU'lar, bulut veya küme üzerinden veri eğitmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler
• Alan uzmanları

Kurs Formatı

• Kısmi ders, kısmi tartışma, alıştırmalar ve yoğun uygulamalı pratik

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), tahminciler, sınıflandırıcılar, üretici modeller, sinir ağları ve benzerlerini oluşturmak için Tensorflow 2.x'i kullanmak isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TensorFlow 2.x'i kurmak ve yapılandırmak.
• TensorFlow 2.x'in önceki sürümlere göre avantajlarını anlamak.
• Derin öğrenme modelleri oluşturmak.
• Gelişmiş bir görüntü sınıflandırıcısı uygulamak.
• Bir derin öğrenme modelini buluta, mobil cihazlara ve IoT cihazlarına dağıtmak.

Bu kurs, sinir ağlarına ve genellikle makine öğrenimi algoritmalarına, derin öğrenmeye (algoritmalar ve uygulamalar) kavramsal bilgi vermekle başlar.

Bu eğitimdeki 1. Bölüm (%40), temel konulara odaklanır ancak doğru teknolojiyi seçmenize yardımcı olacaktır: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras vb.

2. Bölüm (%20) bu eğitimde Theano - derin öğrenim modellerini yazmayı kolaylaştıran bir Python kütüphanesi - tanıtır.

3. Bölüm (%40), Google'ın açık kaynak kodlu yazılım kitaplığı olan TensorFlow'un API'sine dayanır ve eğitim yoğun şekilde bu konuda olacaktır. Örnekler ve uygulamalar tamamen TensorFlow kullanılarak yapılacaktır.

Hedef Kitle

Bu kurs, Derin Öğrenim projeleri için TensorFlow kullanmayı planlayan mühendisler için tasarlanmıştır.

Bu kursu tamamladıktan sonra katılımcılar:

• derin sinir ağları (DNN), CNN ve RNN hakkında iyi bir anlayışa sahip olacaklardır.
• TensorFlow'ın yapısını ve dağıtım mekanizmalarını anlayacaklardır.
• kurulum / üretim ortamı / mimari görevleri ve yapılandırmayı gerçekleştirebileceklerdir.
• kod kalitesini değerlendirebilir, hata ayıklama ve izleme işlemlerini gerçekleştirebileceklerdir.
• ileri düzey üretim görevleri gibi model eğitimi, grafik oluşturma ve kaydetme gibi işlemleri uygulayabileceklerdir.