Türkiye Merkezli Makine Öğrenmesi Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sıfırdan model oluşturmadan gerçek dünya problemlerini çözmek için önceden eğitilmiş modellerin kavramını anlamak ve bunları nasıl uygulayacaklarını öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Önceden eğitilmiş modellerin kavramını ve faydalarını anlayabilecektir.
• Çeşitli önceden eğitilmiş model mimarilerini ve kullanım alanlarını keşfedebilecektir.
• Belirli görevler için önceden eğitilmiş bir modeli ince ayar yapabilecektir.
• Önceden eğitilmiş modelleri basit makine öğrenimi projelerinde uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Google'nın AutoML platformunu kullanarak çeşitli uygulamalar için özelleştirilmiş sohbet robotları oluşturmak isteyen farklı uzmanlık seviyelerindeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sohbet robotu geliştirmenin temellerini anlayabilecektir.
• Google Bulut Platformunda gezinebilecek ve AutoML'ya erişebilecektir.
• Sohbet robotu modellerini eğitmek için verileri hazırlayabilecektir.
• AutoML kullanarak özel sohbet robotu modellerini eğitebilecek ve değerlendirebilecektir.
• Sohbet robotlarını çeşitli platformlara ve kanallara dağıtabilecek ve entegre edebilecektir.
• Sohbet robotu performansını zaman içinde izleyebilecek ve optimize edebilecektir.

Bu eğitmen önderliğinde, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ortamında, ara seviye AI geliştiricileri, makine öğrenimi mühendisleri ve sistem mimarları için tasarlanmıştır. Bu grup bireyler, AI modellerini kenar cihazlarına optimize etmeyi hedeflemektedir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kenar cihazlarında AI modellerini dağıttığında karşılaşılan zorluklar ve gereksinimleri anlamak.
• Model sıkıştırma tekniklerini uygulayarak, AI modelinin boyutunu ve karmaşıklığını azaltmak.
• Kenar donanımlarda model verimliliğini artırmak için nicelendirme yöntemleri kullanmak.
• Öbekleme ve diğer optimize etme tekniklerini uygulayarak model performansını iyileştirmek.
• Optimizasyon yapılmış AI modellerini çeşitli kenar cihazlarına dağıtmak.

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.

Kubeflow, Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş yüklerini oluşturma, eğitim ve dağıtma işlemlerini basitleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyinden orta düzeyine kadar olan profesyonellerin Kubeflow kullanarak güvenilir ML iş akışları oluşturmalarına yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilme becerilerini kazanacaktır:

• Kubeflow ekosistemi ve temel bileşenlerini gezinmek.
• Kubeflow Pipelines ile tekrarlanabilir iş akışları oluşturmak.
• Kubernetes üzerinde ölçeklenebilir eğitim görevleri çalıştırmak.
• Kubeflow Serving kullanarak makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde hizmete sunmak.

Eğitim Formatı

• Rehberlik altında sunulan sunumlar ve işbirlikçi tartışmalar.
• Gerçek Kubeflow bileşenleriyle elden geçirilen laboratuvarları.
• Sondan başa ML iş akışları oluşturmak için pratik alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş versiyonları, takımınızın teknoloji yığınına ve proje gereksinimlerine uyum sağlamak için düzenlenmesi mümkündür.

Bu eğitmen yönetilen, canlı eğitim (online veya face-to-face) otomasyon sistemlerinin arkasındaki teknolojileri profesyonel seviyedelettesine sahip olan kişiler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Otomatik karar alma için AI modellerini tasarlamak ve uygulamak.
• Otomatik navigasyon ve engel Avoidance için kontrol algoritmaları geliştirmek.
• AI destekli otomatik sistemlerde güvenliği ve dayanıklılığı sağlamak.
• Var olan robotik ve AI çerçevelerini otomatik sistemlere entegre etmek.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) gelişmiş seviye profesyoneller hedeflenmiştir. Katılımcılar makine öğrenme modellerini daha iyi anlama, hiperparametre ayarlamasını iyileştirmeyi ve Google Colab kullanarak modelleri etkili bir şekilde dağıtım bilgisini edinmek isterler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler çerçeveler kullanarak gelişmiş makine öğrenme modelleri uygulayacaklardır.
• Model performansını hiperparametre ayarlaması aracılığıyla optimize edeceklerdir.
• Google Colab kullanarak gerçek dünyada makine öğrenme modellerini dağıtabilecektir.
• Google Colab'ta büyük ölçekli makine öğrenme projeleri üzerinde işbirliği yapma ve yönetmeyi öğreneceklerdir.

Bu eğitmen-önceli, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamında, yarı uzman düzeydeki profesyoneller için tasarlanmıştır ve bu kişilerAI tekniklerini türkyazılım üretiminde hasılat yönetimi optimizasyonuna uygulamak istemektedir.

Bu eğitimın sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Üretim verilerini analiz ederek hasılat oranlarına etki eden faktörleri belirlemek.
• Hasılat yönetimi işlemlerini geliştirmek için AI algoritmalarını uygulamak.
• Defektleri azaltmak ve hasılatı artırmak için üretim parametrelerini optimize etmek.
• Var olan üretim akışlarını AI destekli hasılat yönetimi ile entegre etmek.

Bu eğitmen yönetilen, canlı eğitim (online veya on-site) ortamında, iş ve yapay zeka uzmanlarının gerçek durum örnekleri ve Python tabanlı araçlar kullanarak iş dünyasında, tahminlerde ve AI destekli sistemlerde makine öğrenimi uygulamasına yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcıların aşağıdaki becerileri kazanacakları:

• Makine öğreniminin yapay zeka ve iş stratejisi içindeki yerini anlama.
• Yönetilen ve yönetilmeyen öğrenme tekniklerini yapılandırılmış iş sorunlarına uygulama.
• Modelleme için veriyi ön işleme ve dönüştürme.
• Sınıflandırma ve tahmin görevleri için sinir ağlarının kullanılması.
• İstatistiksel ve ML tabanlı yöntemler kullanarak satış tahmini yapma.
• Müşteri segmentasyonu ve desen keşfi için kümeleme ve ilişki kuralları kazımayı uygulama.

Bu eğitmen yönetilen, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey profesyoneller için tasarlanmıştır ve onlara keskin AI tekniklerini devre tasarımı otomasyonuna uygulama fırsatı sunar. Bu, devre tasarımı ve doğrulamadaki verimliliği, hassasiyeti ve yenilikçiliği artırır.

Bu eğitimle birlikte, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Gelişmiş AI tekniklerini devre tasarımı süreçlerinin optimize edilmesine uygulayabilme.
• EDA araçlarına makine öğrenimi modellerini entegre etmek için daha iyi tasarım doğrulaması sağlama.
• Devre üretiminde karmaşık tasarım zorlukları için AI tabanlı çözümler geliştirme.
• Yapay sinir ağlarını tasarım otomasyonunun hassasiyetini ve hızını artırmak için kullanma.

Bu eğitmen yönetilen, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta seviye profesyonellere yönelik olup, ikilik üretim süreçlerini optimize etmek için AI tekniklerini anlamayı ve uygulamak isteyenlere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• İkilik üretiminde işlem optimizasyonu için AI metodolojilerini anlamak.
• Hasiliyeti artırmak ve hataları azaltmak için AI modellerini uygulamak.
• İşlem verilerini analiz etmek ve optimizasyon için kritik parametreleri belirlemek.
• Yapay zeka tekniklerini kullanarak ikilik üretim süreçlerini hassas ayarlamak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye'ta (online veya yerinde) hedeflenen, Apache Airflow kullanarak makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmeyi ve yönetmeyi isteyen orta düzeydeki katılımcılardır. Bu eğitim, model eğitimi, doğrulama ve dağıtım dahil olmak üzere makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmeye odaklanmaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu konuları yapabilecek duruma gelecektir:

• Makine öğrenimi iş akışı orchestration için Apache Airflow'u kurma.
• Veri ön işleme, model eğitimi ve doğrulama görevlerini otomatikleştirme.
• Airflow'ü makine öğrenimi çerçeveleri ve araçlarıyla tümleştirme.
• Otomatik pipelines kullanarak makine öğrenimi modellerini dağıtım.
• Üretimdeki makine öğrenimi iş akışlarını izleme ve iyileştirme.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye veri bilimcileri ve geliştiricilere Google Colab ortamında makine öğrenimi algoritmalarını etkili bir şekilde uygulama konusunda rehberlik eder.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Google Colab'ı makine öğrenimi projeleri için kurma ve kullanma.
• Çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını anlamak ve uygulamak.
• Scikit-learn gibi kütüphaneleri kullanarak veriyi analiz etme ve tahmin etme.
• Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygulama.
• Makine öğrenimi modellerini etkili bir şekilde optimize etme ve değerlendirme.

Bu eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) verilen, eğitmen ledürlü canlı bir kurs olup, ML.NET makine öğrenme modellerini kurumsal uygulamalar için otomatik tahminler elde etmek üzere kullanmak isteyen veri bilimciler ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ML.NET'i yükleyip uygulama geliştirme ortamına entegre etmek.
• ML.NET araçlarının ve algoritmalarının arkasındaki makine öğrenme ilkelerini anlamak.
• Sağlanan verilerle akıllıca tahminlerde bulunmak üzere makine öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek.
• ML.NET metrikleri kullanarak bir makine öğrenme modelinin performansını değerlendirmek.
• Mevcut makine öğrenme modellerinin doğruluğunu ML.NET çerçevesine dayalı olarak optimize etmek.
• ML.NET'in makine öğrenme kavramlarını diğer veri bilimi uygulamalarına uygulamak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde veri profesyonelleri hedeflenmektedir. Bu grup, makine öğrenme tekniklerini satış tahminleri ve nöral ağlar kullanarak tahmine dayalı modelleme dahil olmak üzere veri tabanlı iş sorunlarına uygulamayı isteyen kişilerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek durumda olacaktır:

• Makine öğrenme temel kavramlarını ve türlerini anlama.
• Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve ilişkilendirme analizi için anahtar algoritmaları uygulama.
• Python kullanarak keşifçi veri analizi ve veri hazırlığı yapma.
• Doğrusal olmayan modelleme görevleri için nöral ağları kullanma.
• Satış verilerini de içeren iş tahminleri için tahmine dayalı analitik uygulama.
• Görsel ve istatistiksel teknikler kullanarak model performansını değerlendirme ve optimize etme.

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 olan, Türkiye'da gerçek zamanlı (online veya face-to-face) eğitim, AI destekli tehdit algılama ve olay yanıt konusundaki becerilerini geliştirmek isteyen orta düzeyden ileri düzey cybersecurity uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Geri dönüşümsel tehdit algılama için ileri düzey AI algoritmalarını uygulayacak.
• Belirli cybersecurity zorlukları için AI modellerini özelleştirecek.
• Tehdit yanıtına yönelik otomasyon akışlarını geliştirecek.
• AI destekli güvenlik araçlarını düşman saldırılarına karşı koruyacak.

Bu eğitmen yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) yeni başlayan cyber güvenlik uzmanları için planlanmıştır ve AI'nin tehdit tespiti ve tepki yeteneklerini iyileştirmeye nasıl yardımcı olabileceğini öğrenmek isteyen kişiler içindir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklar:

• Cyber güvenlikteki AI uygulamalarını anlamak.
• Tehdit tespiti için AI algoritmalarını uygulamak.
• AI araçları ile olası olaylarla ilgili tepkiyi otomatikleştirmek.
• Var olan cyber güvenlik altyapısına AI entegre etmek.

Türkiyetaki eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) biyologlara yönelik olup, AlphaFold'in nasıl çalıştığını anlamayı ve AlphaFold modellerini deneylerinde rehber olarak kullanmayı amaçlamaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• AlphaFold'in temel ilkelerini anlamak.
• AlphaFold nasıl çalıştığını öğrenmek.
• AlphaFold tahminlerini ve sonuçlarını yorumlama becerisini kazanmak.

Bu eğitmen yönetili, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) makine öğrenimi arka planına sahip teknik katılımcılara yönelik, AutoML çerçevelerini kullanarak büyük verilerde karmaşık kalıpları tespit etmek için modellerin optimize edilmesini hedefler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), değerleri tahmin ve projeksiyon yapmak ve zaman serisi tahmini için analitik araçlar kullanmak isteyen orta düzey veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CRISP-DM metodolojisini uygulamayı, uygun makine öğrenimi algoritmalarını seçmeyi ve model oluşturmayı ve performansını iyileştirmeyi öğreneceklerdir.
• RapidMiner kullanarak değerleri tahmin ve projeksiyon yapabilecek ve zaman serisi tahmini için analitik araçlar kullanabileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), çeşitli kullanım durumları için yüksek kaliteli görüntüler oluşturmak amacıyla Stable Diffusion'yi kullanmak isteyen veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendislerini ve bilgisayar görüşü araştırmacılarını hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Stable Diffusion'nin prensiplerini ve görüntü oluşturma için nasıl çalıştığını anlayabilecektir.
• Görüntü oluşturma görevleri için Stable Diffusion modelleri oluşturup eğitebilecektir.
• Stable Diffusion'yi, görüntü tamamlama, dışa aktarma ve görüntüden görüntüye çevirme gibi çeşitli görüntü oluşturma senaryolarına uygulayabilecektir.
• Stable Diffusion modellerinin performansını ve kararlılığını optimize edebilecektir.

Bu kursun amacı, Machine Learning yöntemlerini uygulamada temel bir yeterlilik sağlamaktır. Python programlama dili ve çeşitli kütüphanelerinin kullanımıyla ve çok sayıda pratik örnek temelinde, bu kurs Machine Learning'in en önemli yapı taşlarını nasıl kullanacağınızı, veri modelleme kararları nasıl vereceğinizi, algoritmaların çıktılarını nasıl yorumlayacağınızı ve sonuçları nasıl doğrulayacağınızı öğretir.

Amacımız, size Machine Learning araç kutusundaki en temel araçları güvenle anlamanız ve kullanmanız için gereken becerileri kazandırmak ve Data Science uygulamalarının yaygın hatalarından kaçınmanızı sağlamaktır.

Bu kursun amacı, Machine Learning yöntemlerini uygulamada genel yeterlilik sağlamaktır. Python programlama dili ve çeşitli kütüphanelerinin kullanımıyla ve çok sayıda pratik örnek temelinde, bu kurs Machine Learning'ün en önemli yapı taşlarını nasıl kullanacağınızı, veri modelleme kararları nasıl vereceğinizi, algoritmaların çıktılarını nasıl yorumlayacağınızı ve sonuçları nasıl doğrulayacağınızı öğretir.

Amacımız, size Machine Learning araç kutusundaki en temel araçları güvenle anlamanız ve kullanmanız için gerekli becerileri kazandırmak ve Data Science uygulamalarının yaygın hatalarından kaçınmanızı sağlamaktır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) verilir ve AdaBoost'u Python ile makine öğrenimi için gradyan arttırmalı algoritmalar oluşturmak isteyen veri bilimcilerini ve yazılım mühendislerini hedef almaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AdaBoost ile makine öğrenimi modelleri oluşturmak için gerekli geliştirme ortamını kuracaklardır.
• Yığın öğrenme yaklaşımını anlayacak ve uyumlu gradyan artırmayı uygulayabileceklerdir.
• AdaBoost modelleri oluşturmayı Python ile öğreneceklerdir.
• Hiperparametre ayarlamasını kullanarak AdaBoost modellerinin doğruluğunu ve performansını artırabileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri bilimcilerine ve makine öğrenimi modelini seçme ve optimize etme sürecini otomatikleştirmek isteyen daha az teknik kişilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Son derece verimli makine öğrenimi modellerini eğitme sürecini otomatikleştirin.
• Derin öğrenme modelleri için en iyi parametreleri otomatik olarak arayın.
• Son derece doğru makine öğrenimi modelleri oluşturun.
• Makine öğreniminin gücünü gerçek dünya iş sorunlarını çözmek için kullanın.

Bu kurs, teorik bilgilerin ve uygulamalı çalışmaların bir kombinasyonu olacak ve etkinlik boyunca belirli örnekler kullanılacaktır.

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 eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), DataRobot'in makine öğrenimi yeteneklerini kullanarak tahmin modellerini otomatikleştirmek, değerlendirmek ve yönetmek isteyen veri bilimcileri ve veri analistlerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri kümelerini DataRobot içine yükleyerek verileri analiz etmek, değerlendirmek ve kalite kontrolünden geçirmek.
• Önemli değişkenleri belirlemek ve tahmin hedeflerine ulaşmak için modeller oluşturmak ve eğitmek.
• İş kararlarında faydalı olabilecek değerli bilgiler oluşturmak için modelleri yorumlamak.
• Optimize edilmiş bir tahmin performansı sağlamak için modelleri izlemek ve yönetmek.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) mühendislerin özellik mühendisliği tekniklerini kullanarak verileri daha iyi işlemeyi ve daha iyi makine öğrenimi modelleri elde etmeyi öğreten bir kursa yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• İhtiyac duyulan tüm Python paketleri dahil olmak üzere, optimal bir geliştirme ortamı kurma.
• Veri kümesinin özelliklerini analiz ederek önemli bilgiler elde etme.
• Ham veriyi uyarlayarak makine öğrenimi modellerini optimize etme.
• Makine öğrenimi için hazırlık olarak veri kümelerini temizleme ve dönüştürme.

Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenme yeteneğine sahip olan yapay zeka dalıdır.

Derin öğrenim, veri temsillerini ve sinir ağları gibi yapıları öğrenmeye dayalı yöntemler kullanarak makine öğreniminin bir alt alanıdır.

Python, açık sözdizimi ve kod okunabilirliğiyle ünlü yüksek seviyeli bir programlama dilidir.

Bu eğitmen liderli canlı eğitimde katılımcılar, Python kullanarak telekom için derin öğrenim modelleri oluşturma hakkında bilgi edineceklerdir. Bu süreçte kredi riski modeli oluşturma adımlarına da girecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Derin öğrenimin temel kavramlarını anlayacaklardır.
• Derin öğrenimin telekomda uygulamalarını ve kullanım alanlarını öğreneceklerdir.
• Python, Keras ve TensorFlow kullanarak telekom için derin öğrenim modelleri oluşturacaklardır.
• Kendi derin öğrenim müşteri kaybı tahmin modelini Python kullanarak oluşturacaklardır.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elle yapılan uygulamalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimi özelleştirmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), özel ML eğitim modelleri oluşturmak ve dağıtmak isteyen veri bilimcileri, veri analistlerini ve geliştiricileri hedeflemektedir. Minimum çabayla AutoML ürünleri ve özelliklerini keşfetmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli veri türleri için farklı hizmetleri uygulamak üzere AutoML ürün yelpazesini keşfedebilecekler.
• Özel ML modelleri oluşturmak için veri kümelerini hazırlayabilecek ve etiketleyebilecekler.
• Doğru ve adil makine öğrenimi modelleri üretmek için modelleri eğitebilecek ve yönetebilecekler.
• İşletme hedeflerine ve ihtiyaçlarına ulaşmak için eğitilmiş modeller kullanarak Make tahminlerde bulunabilecekler.

Bu kurs, veri bilimi ve istatistikle zaten bir arka plana sahip olan kişiler içindir. Verilen açıklamalar, kavramlarla zaten aşina olanlara hatırlatma olarak veya uygun bir arka plana sahip olanları bilgilendirme amacıyla tasarlanmıştır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) kullanarak Kubeflow'i şirket içinde ve bulutta kurmak ve yapılandırmak.
• Docker kapsayıcıları ve Kubernetes kullanarak makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek.
• Tüm makine öğrenimi işlem hatlarını çeşitli mimariler ve bulut ortamlarında çalıştırmak.
• Kubeflow kullanarak Jupyter not defterleri oluşturmak ve yönetmek.
• Çoklu platformlar üzerinde makine öğrenimi eğitimi, hiperparametre ayarlama ve sunum iş yükleri oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Machine Learning iş yüklerini bir AWS EC2 sunucusuna dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubernetes, Kubeflow ve diğer gerekli yazılımları AWS üzerinde kurmak ve yapılandırmak.
• EKS (Elastic Kubernetes Service) kullanarak bir Kubernetes kümesini AWS üzerinde başlatma işini basitleştirmek.
• Üretimde ML modellerini otomatikleştirmek ve yönetmek için bir Kubernetes hattı oluşturmak ve dağıtmak.
• Çoklu GPU’ler ve paralel çalışan makineler üzerinde TensorFlow ML modellerini eğitmek ve dağıtmak.
• Bir ML uygulamasını genişletmek için diğer AWS yönetilen hizmetlerinden yararlanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Machine Learning iş yüklerini Azure bulutuna dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure üzerine Kubernetes, Kubeflow ve diğer gerekli yazılımları kurmak ve yapılandırmak.
• Azure Kubernetes Hizmeti (AKS) kullanarak Azure üzerinde bir Kubernetes kümesi başlatma işlemini basitleştirmek.
• Üretimde ML modellerini otomatikleştirmek ve yönetmek için bir Kubernetes hattı oluşturmak ve dağıtmak.
• TensorFlow ML modellerini paralel çalışan çoklu GPU ve makineler üzerinde eğitmek ve dağıtmak.
• Bir ML uygulamasını genişletmek için diğer AWS yönetilen hizmetlerinden yararlanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubeflow'yı şirket içinde ve bulutta kurmak ve yapılandırmak.
• Docker kapsayıcıları ve Kubernetes temelinde ML iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek.
• Tüm makine öğrenimi işlem hatlarını çeşitli mimariler ve bulut ortamlarında çalıştırmak.
• Kubeflow'yı kullanarak Jupyter not defterleri oluşturmak ve yönetmek.
• Çoklu platformlar üzerinde ML eğitimi, hiperparametre ayarlama ve hizmet iş yükleri oluşturmak.

Machine Learning, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenme yeteneğine sahip olduğu Yapay Zekanın bir dalıdır. Python, açık sözdizimi ve okunabilirliği ile ünlü bir programlama dilidir. Makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek için iyi test edilmiş kütüphaneler ve tekniklerden oluşan mükemmel bir koleksiyon sunar.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, bankacılık sektöründeki gerçek dünya problemlerini çözmek için makine öğrenimi tekniklerini ve araçlarını nasıl uygulayacaklarını öğreneceklerdir.

Katılımcılar öncelikle temel prensipleri öğrenir, ardından bilgilerini kendi makine öğrenimi modellerini oluşturarak ve bunları bir dizi ekip projesini tamamlamak için kullanarak uygulamaya koyarlar.

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Veri bilimcileri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük verilerin kullanımını en üst düzeye çıkararak makine öğrenimi stratejisi uygulamayı öğrenmek isteyen teknik personele yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Makine öğreniminin evrimini ve eğilimlerini anlayacaklardır.
• Makine öğreniminin farklı sektörlerde nasıl kullanıldığını bileceklerdir.
• Bir organizasyon içinde makine öğrenimi uygulamak için mevcut araçlar, beceriler ve hizmetler hakkında bilgi sahibi olacaklardır.
• Makine öğreniminin veri madenciliğini ve analizini nasıl geliştirebileceğini anlayacaklardır.
• Veri orta arka ucunun ne olduğunu ve işletmeler tarafından nasıl kullanıldığını öğreneceklerdir.
• Büyük verilerin ve akıllı uygulamaların sektörler genelindeki rolünü anlayacaklardır.

Bu eğitim kursu, takımlarında makine öğrenimini pratik uygulamalara uygulamak isteyen kişiler için tasarlanmıştır. Eğitim teknik detaylara girmeyecektir ve temel kavramlar ile bu kavramların iş/sıra dışı uygulamalarına odaklanacaktır.

Hedef Kitle

1. Yatırımcılar ve AI girişimcileri
2. Şirketleri AI alanında faaliyet göstermeye başlayan yöneticiler ve mühendisler
3. İş Analistleri & Yatırımcılar

Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenme yeteneğine sahip olduğu Yapay Zekanın bir dalıdır. Python, açık sözdizimi ve okunabilirliği ile ünlü bir programlama dilidir. Makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek için iyi test edilmiş kütüphaneler ve tekniklerden oluşan mükemmel bir koleksiyon sunar.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar makine öğrenimi tekniklerini ve araçlarını finans sektöründeki gerçek dünya problemlerini çözmek için nasıl kullanacaklarını öğreneceklerdir.

Katılımcılar öncelikle temel prensipleri öğrenecek, ardından bilgilerini kendi makine öğrenimi modellerini oluşturarak ve bunları bir dizi ekip projesini tamamlamak için kullanarak uygulamaya koyacaklardır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Makine öğrenimindeki temel kavramları anlayabilmek
• Makine öğreniminin finans alanındaki uygulamalarını ve kullanımlarını öğrenebilmek
• Python ile makine öğrenimi kullanarak kendi algoritmik ticaret stratejilerini geliştirebilmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Veri bilimcileri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), yalnızca ML modelleri oluşturmanın ötesine geçmek ve ML modeli oluşturma, izleme ve dağıtım sürecini optimize etmek isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• MLflow ve ilgili ML kütüphanelerini ve çerçevelerini kurmak ve yapılandırmak.
• Bir ML modelinin izlenebilirliğinin, tekrarlanabilirliğinin ve dağıtılabilirliğinin önemini kavramak.
• ML modellerini farklı genel bulutlara, platformlara veya şirket içi sunuculara dağıtmak.
• Bir projede işbirliği yapan birden fazla kullanıcıyı barındıracak şekilde ML dağıtım sürecini ölçeklendirmek.
• ML modelleriyle deneme yapmak, bunları yeniden üretmek ve dağıtmak için merkezi bir kayıt ayarlamak.

Bu eğitim kursu, temel Makine Öğrenimi tekniklerini pratik uygulamalarda uygulamak isteyen kişiler içindir.

Hedef Kitle

Makine öğrenimine aşina ve R programlama dilini bilmeyen veri bilimcileri ve istatistikçiler. Bu kursun vurgusu, veri/model hazırlığı, yürütme, sonrası analiz ve görselleştirme gibi pratik yönlerdedir. Kursun amacı, yöntemleri işte uygulamaya interessin katılımcılara makine öğrenimine pratik bir giriş sunmaktır.

Sektör spesifik örnekler kullanılarak eğitim, hedef kitleye ilgi duyulan alana uygun hale getirilmiştir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, iOS Machine Learning (ML) teknoloji yığınını kullanarak bir iOS mobil uygulama oluşturma ve dağıtma sürecini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Görüntü işleme, metin analizi ve konuşma tanıma özelliklerine sahip bir mobil uygulama oluşturmak
• iOS uygulamalarına entegre etmek için Access önceden eğitilmiş ML modellerini kullanmak
• Özel bir ML modeli oluşturmak
• iOS uygulamalarına Siri ses desteği eklemek
• coreML, Vision, CoreGraphics ve GamePlayKit gibi çerçeveleri anlamak ve kullanmak
• Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda ve Spyder gibi dilleri ve araçları kullanmak

Hedef Kitle

• Geliştiriciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı pratik

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) mobil cihazlar için optimize edilmiş makine öğrenme modelleri oluşturmak isteyen geliştiricilere yönelik Google'un ML Kit'ini kullanmalarını sağlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Geliştirme ortamını mobil uygulamalar için makine öğrenme özellikleri geliştirmeye başlamak üzere kurabilmek.
• ML Kit API'lerini kullanarak yeni makine öğrenme teknolojilerini Android ve iOS uygulamalarına entegre edebilmek. 
• ML Kit SDK'sını kullanarak mevcut uygulamaları cihaz üzerinde işlem yapmak ve dağıtmak için geliştirebilmek ve optimize edebilmek.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, gerçek dünya iş zorluklarını pratik durum incelemeleri ve el ile araçlar kullanarak çözmek isteyen orta düzeyli iş ve teknik uzmanları hedef alıyor.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yapay zeka sistemleri ve iş stratejilerine nasıl entegre edildiğini anlayacaklar.
• Farklı iş sorunları için uygun makine öğrenimi yöntemlerini belirleyecekler.
• Makine öğrenimi görevleri için iş verisini ön işleme ve dönüştürme yapacaklar.
• Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve zaman serisi tahmini gibi temel makine öğrenimi tekniklerini uygulayacaklar.
• İş karar alma bağlamında makine öğrenimi modellerini yorumlayıp değerlendirebilecekler.
• Durum incelemeleri üzerinden elden deneyim kazanacak ve öğrendikleri teknikleri pratik senaryolara uygulayabilecekler.

Bu kurs, robotik uygulamalarında kullanılan makine öğrenimi yöntemlerini tanıtmaktadır.

Örüntü tanımaya göre mevcut yöntemleri, motivasyonları ve temel fikirlerin geniş bir özet sunmaktadır.

Kısa teorik arka plandan sonra, katılımcılar açık kaynak (genellikle R) veya herhangi diğer popüler yazılım kullanarak basit egzersizlere katılacaklardır.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level data analysts, developers, or aspiring data scientists who wish to apply machine learning techniques in Python to extract insights, make predictions, and automate data-driven decisions.

By the end of this course, participants will be able to:

• Understand and differentiate key machine learning paradigms.
• Explore data preprocessing techniques and model evaluation metrics.
• Apply machine learning algorithms to solve real-world data problems.
• Use Python libraries and Jupyter notebooks for hands-on development.
• Build models for prediction, classification, recommendation, and clustering.

Pattern Matching, bir görüntü içinde belirli desenleri bulmak için kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, bir üretim hattında arızalı bir ürün üzerinde beklenen etiketin varlığını veya bir bileşenin belirlenen boyutlarının olup olmadığını tespit etmek gibi, yakalanmış bir görüntüde belirli özelliklerin varlığını belirlemek için kullanılabilir. "Pattern Recognition" (daha geniş ilgili örnek koleksiyonlarına dayalı genel desenleri tanır) ile farklı olarak, Pattern Matching aramamız gerekeni açıkça belirtir ve ardından beklenen desenin var olup olmadığını söyler.

Kurs Formatı

• Bu kurs, pattern matching'in Machine Vision alanında kullanımıyla ilgili yaklaşımları, teknolojileri ve algoritmalarını tanıtır.

Bu eğitmen yönlendirilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal) verilerek, büyük veri kümeleri için Makine Öğrenimi algoritmaları oluşturmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• Makine öğrenimi modelleri oluşturmak için Random Forest ile gerekli geliştirme ortamını kurabilmek.
• Random Forest'in avantajlarını anlamak ve sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için nasıl uygulayacağını öğrenmek.
• Büyük veri kümelerini yönetmeyi ve Random Forest'teki birden fazla karar ağacını yorumlamayı öğrenmek.
• Hiperparametreleri ayarlayarak makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek ve optimize etmek.

RapidMiner, hızlı uygulama prototipleme ve geliştirme için açık kaynaklı bir veri bilimi yazılım platformudur. Veri hazırlama, makine öğrenimi, derin öğrenme, metin madenciliği ve tahmine dayalı analiz için entegre bir ortam içerir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, veri hazırlama, makine öğrenimi ve tahmine dayalı model dağıtımı için RapidMiner Studio'nun nasıl kullanılacağını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• RapidMiner'ü kurmak ve yapılandırmak
• RapidMiner ile veri hazırlamak ve görselleştirmek
• Makine öğrenimi modellerini doğrulamak
• Verileri birleştirmek ve tahmine dayalı modeller oluşturmak
• Tahmine dayalı analitiği bir iş sürecine dahil etmek
• RapidMiner'ü sorun gidermek ve optimize etmek

Hedef Kitle

• Veri bilimcileri
• Mühendisler
• Geliştiriciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek ayarlama yapınız.