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), makine öğrenimi modelleri hakkındaki bilgilerini geliştirmek, hiperparametre ayarlama becerilerini iyileştirmek ve modelleri Google Colab kullanarak etkili bir şekilde dağıtmayı öğrenmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler çerçeveleri kullanarak gelişmiş makine öğrenimi modellerini uygulayabilecektir.
• Hiperparametre ayarlaması yoluyla model performansını optimize edebilecektir.
• Google Colab kullanarak makine öğrenimi modellerini gerçek dünya uygulamalarında dağıtabilecektir.
• Google Colab'da büyük ölçekli makine öğrenimi projelerinde işbirliği yapabilecek ve yönetebilecektir.

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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka modellerini uç dağıtımı için optimize etmek isteyen orta seviyedeki yapay zeka geliştiricileri, makine öğrenimi mühendisleri ve sistem mimarları için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka modellerini uç cihazlarına dağıtmanın zorluklarını ve gereksinimlerini anlayabilecektir.
• Yapay zeka modellerinin boyutunu ve karmaşıklığını azaltmak için model sıkıştırma tekniklerini uygulayabilecektir.
• Uç donanımında model verimliliğini artırmak için nicelleştirme yöntemlerini kullanabilecektir.
• Model performansını iyileştirmek için budama ve diğer optimizasyon tekniklerini uygulayabilecektir.
• Optimize edilmiş yapay zeka modellerini çeşitli uç cihazlara dağıtabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli uygulamalar için AI modellerini uç cihazlara dağıtma konusunda pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler, veri bilimciler ve teknoloji meraklılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Uç bilişim ortamını kurup yapılandırabilecektir.
• Uç dağıtım için AI modelleri geliştirebilecek, eğitebilecek ve optimize edebilecektir.
• Uç cihazlarda pratik AI çözümleri uygulayabilecektir.
• Uç dağıtımlı modellerin performansını değerlendirebilecek ve iyileştirebilecektir.
• Edge AI uygulamalarında etik ve güvenlik hususlarını ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), otonom sistemlerin arkasındaki teknolojileri ustalaşmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Otonom karar verme için yapay zeka modellerini tasarlamak ve uygulamak.
• Otonom navigasyon ve engelden kaçınma için kontrol algoritmaları geliştirmek.
• Yapay zeka destekli otonom sistemlerde güvenlik ve güvenilirliği sağlamak.
• Otonom sistemleri mevcut robotik ve yapay zeka çerçeveleriyle entegre etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yarı profesyonel seviyedeki ve yapay zeka tekniklerini yarı iletken üretiminde verim yönetimini optimize etmek için uygulamak isteyenlere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretim verilerini, verim oranlarını etkileyen faktörleri belirlemek için analiz etmek.
• Verim yönetimi süreçlerini geliştirmek için yapay zeka algoritmaları uygulamak.
• Hataları azaltmak ve verimi artırmak için üretim parametrelerini optimize etmek.
• Yapay zeka odaklı verim yönetimini mevcut üretim iş akışlarına entegre etmek.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim, iş dünyası ve yapay zeka uzmanlarının gerçek durum çalışmaları ve Python-tabanlı araçlar kullanarak iş dünyasında, tahminlerde ve AI destekli sistemlerde makine öğrenimi uygulamak isteyen orta düzeyli profesyonellere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Yapay zeka ve iş stratejisi içinde makine öğreniminin yerini anlamak.
• Sınıflandırılmış iş sorunlarına denetimli ve denetimsiz öğrenme teknikleri uygulamak.
• Modelleme için veriyi ön işleme ve dönüştürme yapmak.
• Sınıflandırma ve tahmin görevleri için sinir ağları kullanmak.
• İstatistiksel ve ML-tabanlı yöntemler kullanarak satış tahmini yapmak.
• Müşteri segmentasyonu ve desen keşfi için kümeleme ve ilişkisel kural araması uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yarı iletken tasarım otomasyonuna son teknoloji AI tekniklerini uygulamak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir; bu sayede çip tasarımında ve doğrulamasında verimlilik, doğruluk ve yenilikçilik artırılır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yarı iletken tasarım süreçlerini optimize etmek için gelişmiş AI tekniklerini uygulayın.
• Gelişmiş tasarım doğrulaması için EDA araçlarına makine öğrenimi modellerini entegre edin.
• Çip üretimindeki karmaşık tasarım zorlukları için AI güdümlü çözümler geliştirin.
• Tasarım otomasyonunun doğruluğunu ve hızını artırmak için sinir ağlarından yararlanın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yarı iletken üretim süreçlerini optimize etmek için yapay zeka tekniklerini anlamak ve uygulamak isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çip üretiminde süreç optimizasyonu için yapay zeka metodolojilerini anlayın.
• Verimi artırmak ve kusurları azaltmak için yapay zeka modellerini uygulayın.
• Optimizasyon için temel parametreleri belirlemek üzere süreç verilerini analiz edin.
• Yarı iletken üretim süreçlerini ince ayarlamak için makine öğrenimi tekniklerini uygulayın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi iş akışlarını (model eğitimi, doğrulama ve dağıtım dahil) otomatikleştirmek ve yönetmek isteyen orta seviyedeki katılımcılara yöneliktir ve Apache Airflow kullanılarak gerçekleştirilir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Makine öğrenimi iş akışı düzenlemesi için Apache Airflow'i ayarlamak.
• Veri ön işleme, model eğitimi ve doğrulama görevlerini otomatikleştirmek.
• Airflow'u makine öğrenimi çerçeveleri ve araçlarıyla entegre etmek.
• Otomatikleştirilmiş işlem hatları kullanarak makine öğrenimi modellerini dağıtmak.
• Üretim ortamında makine öğrenimi iş akışlarını izlemek ve optimize etmek.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, makine öğrenimi tekniklerini satış tahmini ve sinir ağları kullanılarak öngörülebilir modelleme gibi veri odaklı iş problemlerine uygulamayı isteyen orta düzeyli veri uzmanlarına yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Makine öğreniminin temel kavramlarını ve türlerini anlayacaklar.
• Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve ilişkisel analiz için anahtar algoritmaları uygulayacaklar.
• Python kullanarak keşifsel veri analizi ve veri hazırlama işlemlerini gerçekleştirecekler.
• Doğrusal olmayan modelleme görevleri için sinir ağlarını kullanacaklar.
• Satış verileri dahil iş tahminleri için öngörülebilir analizleri uygulayacaklar.
• Görsel ve istatistiksel teknikler kullanarak model performansını değerlendirecek ve optimize edecekler.

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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka odaklı tehdit algılama ve olay müdahalesi becerilerini geliştirmek isteyen orta ve üst düzey siber güvenlik uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gerçek zamanlı tehdit algılama için gelişmiş yapay zeka algoritmaları uygulayın.
• Belirli siber güvenlik zorlukları için yapay zeka modellerini özelleştirin.
• Tehdit yanıtı için otomasyon iş akışları geliştirin.
• Yapay zeka odaklı güvenlik araçlarını düşmanca saldırılara karşı güvence altına alın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi algoritmalarını Google Colab ortamını kullanarak verimli bir şekilde uygulamak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Makine öğrenimi projeleri için Google Colab'ı kurmak ve kullanmak.
• Çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını anlamak ve uygulamak.
• Verileri analiz etmek ve tahmin etmek için Scikit-learn gibi kütüphaneleri kullanmak.
• Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygulamak.
• Makine öğrenimi modellerini etkili bir şekilde optimize etmek ve değerlendirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gelişmiş tehdit algılama ve yanıt yetenekleri için yapay zekayı kullanmayı öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki siber güvenlik uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Siber güvenlikte yapay zeka uygulamalarını anlayabilecektir.
• Tehdit algılama için yapay zeka algoritmalarını uygulayabilecektir.
• Yapay zeka araçlarıyla olay müdahalesini otomatikleştirilecektir.
• Yapay zekayı mevcut siber güvenlik altyapısına entegre edebilecektir.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at biologists who wish to understand how AlphaFold works and use AlphaFold models as guides in their experimental studies.

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

• Understand the basic principles of AlphaFold.
• Learn how AlphaFold works.
• Learn how to interpret AlphaFold predictions and results.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri madenciliği görevlerini gerçekleştirmek için Weka'i kullanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar veri analistleri ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Weka'i kurmak ve yapılandırmak.
• Weka ortamını ve iş tezgahını anlamak.
• Weka kullanarak veri madenciliği görevlerini gerçekleştirmek.

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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi için Python ile güçlendirme algoritmaları oluşturmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Makine öğrenimi modelleri oluşturmaya başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak AdaBoost.
• Topluluk öğrenimi yaklaşımını ve uyarlanabilir güçlendirmeyi nasıl uygulayacağınızı anlamak.
• Python içinde makine öğrenimi algoritmalarını güçlendirmek için AdaBoost modelleri oluşturmayı öğrenmek.
• AdaBoost modellerinin doğruluğunu ve performansını artırmak için hiperparametre ayarlamayı kullanmak.

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 eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük verilerde karmaşık kalıpları tespit etmek için kullanılan makine öğrenimi modellerini optimize etmek isteyen makine öğrenimi geçmişine sahip teknik kişiler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli açık kaynaklı AutoML araçları (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, vb.) kurmak ve değerlendirmek.
• Yüksek kaliteli makine öğrenimi modelleri eğitmek.
• Farklı türdeki denetimli makine öğrenimi problemlerini verimli bir şekilde çözmek.
• Otomatik makine öğrenimi sürecini başlatmak için yalnızca gerekli kodu yazmak.

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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), verileri daha iyi işlemek ve daha iyi makine öğrenimi modelleri elde etmek için özellik mühendisliği tekniklerini uygulamak isteyen mühendiflere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gerekli tüm Python paketleri içeren optimal bir geliştirme ortamı kurmak.
• Bir veri kümesinin özelliklerini analiz ederek önemli bilgiler elde etmek.
• Ham verilerin kendisine uyum sağlayarak makine öğrenimi modellerini optimize etmek.
• Makine öğrenimi için hazırlık olarak veri kümelerini temizlemek ve dönüştürmek.

Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenme yeteneğine sahip olduğu Yapay Zekanın bir dalıdır.

Derin öğrenme, verilerin temsillerini ve sinir ağları gibi yapıları öğrenmeye dayalı yöntemler kullanan makine öğreniminin bir alt alanıdır.

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

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Python'yi kullanarak telekom için derin öğrenme modellerini nasıl uygulayacaklarını, derin öğrenme kredi risk modeli oluşturma adımlarını takip ederek öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Derin öğrenmenin temel kavramlarını anlayabilecekler.
• Derin öğrenmenin telekomdaki uygulamalarını ve kullanımlarını öğrenecekler.
• Telekom için derin öğrenme modelleri oluşturmak için Python, Keras ve TensorFlow'i kullanabilecekler.
• Python kullanarak kendi derin öğrenme müşteri kaybı tahmin modelini oluşturabilecekler.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

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

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 istatistik alanlarında zaten bilgi sahibi olan kişiler içindir. Verilen açıklamalar, kavramlara zaten aşina olanlar için bir hatırlatma veya uygun bir arka plana sahip olanlar için bilgilendirme amaçlıdır.

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), 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 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), veri analizinde Mathematica için makine öğrenimi kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Makine öğrenimi modelleri oluşturma ve eğitme.
• Makine öğrenimi için verileri içe aktarma ve hazırlama.
• Eğitim verilerini test verilerinden ayırma.
• Veri analizinde derin öğrenme ve sinir ağı uygulamalarını keşfetme.

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.

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, Machine Learning'i ekipleri için pratik uygulamalarda kullanmak isteyen kişiler içindir. Eğitim, teknik detaylara girmeyecek ve temel kavramlar ve iş/operasyonel uygulamalar etrafında dönecektir.

Hedef Kitle

1. Yatırımcılar ve yapay zeka girişimcileri
2. Şirketi yapay zeka alanına giren yöneticiler ve mühendisler
3. Business Analistler ve 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 Machine Learning tekniklerini pratik uygulamalarda kullanmak isteyen kişiler içindir.

Hedef Kitle

Makine öğrenimi konusunda bazı bilgilere sahip ve R programlama dilini bilen veri bilimcileri ve istatistikçiler. Bu kursun odak noktası, veri/model hazırlama, yürütme, sonuç analizi ve görselleştirme gibi pratik yönlerdir. Amaç, yöntemleri iş yerinde uygulamak isteyen katılımcılara makine öğrenimine pratik bir giriş sağlamaktır.

Eğitimin hedef kitleye uygunluğunu artırmak için sektöre özgü örnekler kullanılmaktadır.

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 liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), mobil cihazlarda işlenmek üzere optimize edilmiş makine öğrenimi modelleri oluşturmak için Google'ün ML Kit'ünü kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Mobil uygulamalar için makine öğrenimi özellikleri geliştirmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Android ve iOS uygulamalarına ML Kit API'lerini kullanarak yeni makine öğrenimi teknolojilerini entegre etmek.
• Cihaz üzerinde işleme ve dağıtım için ML Kit SDK'sını kullanarak mevcut uygulamaları geliştirmek ve optimize etmek.

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 makine öğrenimi yöntemlerini tanıtıyor.

Bu, desen tanıma bağlamında mevcut yöntemlerin, motivasyonların ve temel fikirlerin geniş bir genel bakışıdır.

Kısa bir teorik altyapının ardından, katılımcılar açık kaynaklı (genellikle R) veya diğer popüler yazılımları kullanarak basit egzersizler yapacaklardır.

Pattern Matching, bir görüntü içinde belirtilen kalıpları bulmak için kullanılan bir tekniktir. Örneğin, bir fabrikadaki hatalı ürün üzerindeki beklenen etiketi veya bir bileşenin belirtilen boyutlarını belirlemek gibi, yakalanan bir görüntü içinde belirli özelliklerin varlığını belirlemek için kullanılabilir. Pattern Recognition'ten (daha büyük ilgili örnekler koleksiyonuna dayalı genel kalıpları tanıyan) farklı olarak, özellikle ne aradığımızı belirtir ve ardından beklenen kalıbın mevcut olup olmadığını bize bildirir.

Kurs Formatı

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük veri kümeleri için makine öğrenimi algoritmaları oluşturmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Random forest ile makine öğrenimi modelleri oluşturmaya başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Random Forest'ün avantajlarını anlamak ve sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için bunu nasıl uygulayacağınızı öğrenmek.
• Random Forest içinde büyük veri kümelerini nasıl ele alacağınızı ve çoklu karar ağaçlarını nasıl yorumlayacağınızı 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.