Türkiye 'de Online Makine Öğrenmesi Eğitimi

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 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 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 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 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 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 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 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 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.

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), 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 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.

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 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 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.

Bu 8 günlük program, güçlü Python mühendislik temellerinden ileri seviye AI sistem tasarımına kadar tam bir yolculuk sağlar. Katılımcılar disiplinli kodlama uygulamalarını geliştirir, istatistiksel ve derin öğrenme yöntemlerini kavrar ve üretim-hazır üreteç AI ve ajan tabanlı sistemler oluştururlar. Programın odak noktası, deneme yapmanın yanı sıra güvenilirlik, değerlendirme, güvenlik ve gerçek dünya uygulamalarıdır.

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.

Veri bilimi uzmanlığınızı, Naive Bayes, Karar Ağaçları, Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri ve Kümeleme teknikleri dahil olmak üzere temel algoritmaları kapsayan bu kapsamlı Makine Öğrenimi eğitim kursuyla üst seviyeye taşıyın. Gerçek dünya örnekleri kullanarak teorik temeller ve pratik uygulamalarla uygulamalı deneyim kazanın. Makine öğrenimi çözümlerini uygulamayı hedefleyen veri analistleri, yazılım mühendisleri, AI meraklıları ve iş profesyonelleri için idealdir. Sınıflandırma performans metriklerini, çapraz doğrulamayı, önyargı-yanlılık dengelerini ve derin öğrenmenin temellerini öğrenerek sağlam tahmin modelleri oluşturun.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Chainer kullanarak Python içinde sinir ağları oluşturmak ve eğitmek isteyen araştırmacılara ve geliştiricilere yöneliktir; böylece kodun hata ayıklanması kolaylaşır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sinir ağı modelleri geliştirmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Anlaşılır kaynak kodu kullanarak sinir ağı modellerini tanımlamak ve uygulamak.
• Yüksek performans için GPUlerden yararlanarak derin öğrenme eğitim modellerini optimize etmek için örnekleri yürütmek ve mevcut algoritmaları değiştirmek.

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 eşliğinde sunulan canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yüz yüze) olarak, gerçek zamanlı makine öğrenimi uygulamalarını hızlandırmak ve bunları büyük ölçekli ortamlarda dağıtmak isteyen veri bilimciler için tasarlanmıştır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• OpenVINO araç takımını kurmak.
• Bir bilgisayarlı görme uygulamasını FPGA kullanarak hızlandırmak.
• Farklı CNN katmanlarını FPGA üzerinde çalıştırmak.
• Bir Kubernetes kümesindeki birden fazla düğüm üzerinde uygulamayı ölçeklendirmek.

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.

Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenme yeteneğine sahip olan Yapay Zeka'nın bir dalıdır.

Derin öğrenim, veri temsilleri ve sinir ağları gibi yapılar üzerinde yöntemler kullanan makine öğreniminin bir alt alanıdır.

Python, açık sözdizimi ve kod okunabilirliği ile ünlü yüksek seviye programlama dilidir.

Bu eğitmen liderli canlı eğitimde katılımcılar, Python kullanarak telekom için derin öğrenim modelleri oluşturmayı öğreneceklerdir. Eğitim boyunca bir derin öğrenim kredi risk modeli oluşturma sürecini adım adım izleyecektir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Derin öğrenimin temel kavramlarını anlamak.
• Derin öğrenimin telekomdaki uygulamalarını ve kullanım alanlarını öğrenmek.
• Python, Keras ve TensorFlow kullanarak telekom için derin öğrenim modelleri oluşturmak.
• Python kullanarak kendi derin öğrenim müşteri kaybı tahmin modelini oluşturmak.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çoğu alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden geçirme.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümüne talepte bulunmak için, lütfen bize ulaşın.

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 eğitmen eşliğinde sunulan canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) olarak; Horovod'u kullanarak dağıtılmış derin öğrenme eğitimleri yürütmek ve iş yüklerini paralel çalışan birden fazla GPU üzerinde çalışacak şekilde ölçeklendirmek isteyen yazılım geliştiricilere veya veri bilimcilere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Derin öğrenme eğitimlerine başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• TensorFlow, Keras, PyTorch ve Apache MXNet ile model eğitimi gerçekleştirebilmek için Horovod'u kurup yapılandırmak.
• Horovod kullanarak derin öğrenme eğitimini birden fazla GPU üzerinde çalışacak şekilde ölçeklendirmek.

Bu uygulamalı, eğitmen eşliğinde verilen eğitim, Python ile Veri Analizi dersinin doğal bir devamı olarak tasarlanmıştır.

Katılımcılara Makine Öğrenmesinin temel kavramlarını tanıtır ve bunların tahmin, sınıflandırma ve segmentasyon gibi veri analizi görevlerine nasıl doğrudan uygulanabileceğini gösterir.

Eğitim, ileri düzey bir matematik arka planı gerektirmeden, Python, Pandas ve Jupyter Notebook gibi aşina olunan araçları kullanarak Makine Öğrenmesinin uygulamada nasıl işlediğini anlamaya odaklanır.

Bu kurs, veri biliminde ve istatistikte zaten bir arka plana sahip olan kişilere yöneliktir. Verilen açıklamalar, kavramlarla tanışan veya uygun bir arka plana sahip olan kişilere hatırlatıcı olarak 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:

• 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.

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 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.

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.

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.

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.