Türkiye 'de Online Derin Öğrenme Eğitimi

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 destekli, Türkiye konusunda canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), bilgisayar görüşünü derinlemesine anlamak ve Google Colab kullanarak gelişmiş görsel modeller geliştirmek için TensorFlow'un yeteneklerini keşfetmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar aşağıdakileri yapabilecektir:

• TensorFlow kullanarak konvolüsyonel sinir ağlarını (CNN) inşa etmek ve eğitmek.
• Google Colab'ı, ölçeklenebilir ve verimli bulut tabanlı model geliştirme için kullanmak.
• Bilgisayar görüşü görevleri için görüntü ön işleme tekniklerini uygulamak.
• Bilgisayar görüşü modellerini gerçek dünya uygulamaları için dağıtmak.
• CNN modellerinin performansını artırmak için aktarım öğrenmesini (transfer learning) kullanmak.
• Görüntü sınıflandırma modellerinin sonuçlarını görselleştirmek ve yorumlamak.

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.

Türkiye konumunda (çevrimiçi veya yerinde) düzenlenen bu eğitmen rehliğindeki canlı eğitim, metinden görüntüye üretimi için derin öğrenme alanında bilgilerini ve becerilerini genişletmek isteyen ara ileri seviye veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri, derin öğrenme araştırmacıları ve bilgisayarlı görü uzmanları içindir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şu yetkinliklere sahip olacaklardır:

• Metinden görüntüye üretim için ileri düzey derin öğrenme mimarileri ve tekniklerini kavramak.
• Yüksek kaliteli görüntü sentezi için karmaşık modelleri ve optimizasyonları uygulamak.
• Büyük veri setleri ve karmaşık modeller için performansı ve ölçeklenebilirliği optimize etmek.
• Daha iyi model performansı ve genelleme için hiperparametreleri ayarlamak.
• Stable Diffusion'ı diğer derin öğrenme çerçeveleri ve araçlarıyla entegre etmek.

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.

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

Türkiye konusundaki bu eğitmen eşliğinde gerçekleştirilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), TensorFlow 2.x kullanarak tahmin sistemleri, sınıflandırıcılar, üretken modeller, sinir ağları ve benzeri yapılar geliştirmek isteyen yazılım geliştiricilere ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

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