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.

Türkiye alanında eğitmen tarafından verilen bu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), çeşitli uygulamalar için uç cihazlarda yapay zekâ modelleri dağıtma konusunda pratik beceriler kazanmak isteyen orta düzeydeki geliştiricilere, veri bilimcilere ve teknoloji meraklılarına yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcıların şu konularda yetkinlik kazanması beklenmektedir:

• Uç Yapay Zekâ (Edge AI) ilkelerini ve avantajlarını anlama.
• Uç bilişim ortamını kurma ve yapılandırma.
• Uç dağıtımı için yapay zekâ modelleri geliştirme, eğitimini yapma ve optimize etme.
• Uç cihazlarda pratik yapay zekâ çözümlerinin uygulanması.
• Uç ortamda dağıtılan modellerin performansını değerlendirme ve iyileştirme.
• Uç Yapay Zekâ uygulamalarında etik ve güvenlik hususlarının ele alınması.

Türkiye (çevrimiçi veya yüz yüze) olarak gerçekleştirilen, eğitmen eşliğinde bu canlı eğitim; DeepSeek model performansını artırmak, gecikmeyi en aza indirmek ve modern MLOps uygulamalarıyla yapay zeka çözümlerini verimli bir şekilde dağıtmak isteyen, orta düzeyden ileri düzeye kadar deneyime sahip ileri seviye yapay zeka mühendisleri ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Derinlikli modelleri verimlilik, doğruluk ve ölçeklenebilirlik açısından optimize etmek.
• MLOps ve model sürümleme için en iyi uygulamaları hayata geçirmek.
• DeepSeek modellerini bulut ve yerinde (on-premise) altyapılarda dağıtmak.
• Yapay zeka çözümlerini etkin bir şekilde izlemek, bakımlarını yapmak ve ölçeklendirmek.

Türkiye konusundaki bu eğitmen eşliğinde verilen eğitim, ileri düzey profesyonellere eksiksiz TinyML boru hatlarını tasarlamak, optimize etmek ve dağıtmak becerilerini kazandırır. Katılımcılar, pratik laboratuvar çalışmaları aracılığıyla veri toplama, düşük güçlü modeller eğitme ve gerçek dünya uygulamalarını testleme konularında bilgi edinecektir.

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.

Türkiye konusundaki bu eğitmen liderliğindeki eğitim, ileri düzey profesyonelleri uç cihazlarda TinyML boru hatlarını güvence altına almaya hazırlar. Gizliliği koruyan teknikleri uygulamanın, modelleri adversarial tehditlere karşı sağlamlaştırmanın ve kısıtlı ortamlarda güvenli veri işleme için en iyi uygulamaları uygulamanın nasıl yapılacağını öğreneceksiniz.

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 öncülüğündeki, canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel) yarı uzman düzeyde profesyoneller için tasarlanmıştır ve bu kişiler, yapay zeka destekli tahmini bakım tekniklerini yapısal malzemeler üretimi sırasında uygulayıp üretim verimliliğini artırmak ve beklenmeyen ekipman hatalarını azaltmayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Yapısal malzemeler üretimi için ekipman hatalarını tahmin eden yapay zeka modellerini uygulayabilmek.
• Bakım verilerini analiz etmek ve potansiyel sorunları gösteren desenleri ve eğilimleri belirlemek.
• Mevcut üretimin akışını yapay zeka destekli tahmini bakım ile bütünleştirmek.
• Proaktif ekipman yönetimiyle durdurma süresini ve bakım maliyetlerini azaltmak.

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.

Türkiye alanında sunulan bu eğitmen eşliğinde canlı eğitim, ileri düzey uzmanları kaynak kısıtlı gömülü cihazlar için TinyML modellerini optimize etmeye hazırlar. Katılımcılar kuantizasyon ve budama uygular, düşük gecikmeli çıkarım hatları oluşturur ve performansı bellek ve enerji sınırlarına karşı değerlendirir.

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

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

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

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) yarıma düzeyde profesyonellere yönelik olup, bu kişilerin.AI teknolojilerini yarııcı endüstrisinde anlamaları ve uygulamalarını sağlamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerilere sahip olacaktır:

• AI'nin temel ilkelerini ve bunların yarııcı üretimi üzerinde nasıl etkilediğini anlamak.
• AI'nin etkili bir şekilde uygulanabileceği yarııcı üretim alanlarını belirlemek.
• Üretim verimliliğini ve kalite denetimini artırmak için AI araçları ve tekniklerini kullanmak.
• Üretim süreçlerini en iyi şekilde gerçekleştirmek için temel AI modellerini uygulamak.

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.

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 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 öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), mikrodenetleyicilerde TensorFlow Lite ve Edge Impulse kullanarak makine öğrenme modellerini dağıtmak isteyen orta düzeyde gömülü sistem mühendisleri ve AI geliştiricilere yönelik olmuludur.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• TinyML'nin temellerini ve kenar AI uygulamaları için avantajlarını anlamak.
• TinyML projeleri için bir geliştirme ortamı ayarlama.
• Düşük güç tüketimli mikrodenetleyicilerde AI modellerini eğitme, optimizasyonu ve dağıtma.
• TensorFlow Lite ve Edge Impulse kullanarak gerçek dünyada TinyML uygulamaları uygulama.
• Güç verimliliği ve bellek kısıtlamalarına yönelik AI modellerini optimizasyonu.

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 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 8 günlük program, güçlü Python mühendisliği temellerinden gelişmiş AI sistem tasarımına kadar kapsamlı bir yolculuk sağlar. Katılımcılar disiplinli kodlama alışkanlıkları geliştirir, istatistiksel ve derin öğrenme yöntemlerini kavrar ve üretime hazır jeneratif AI ile ajan tabanlı sistemler oluşturur. Vurgu yalnızca deneyimlerden ziyade güvenilirlik, değerlendirme, güvenlik ve gerçek dünya dağıtımındadır.

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), 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 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.

Türkiye ortamında üreteciler tarafından yürütülen bu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş akışlarını oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen geliştiricilere ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• Kubeflow'u hem yerinde (on-premise) hem de bulut ortamında kurmak ve yapılandırmak.
• Docker konteynerleri ve Kubernetes tabanlı ML iş akışlarını oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek.
• Tüm makine öğrenimi boru hatlarını çeşitli mimarilerde ve bulut ortamlarında çalıştırmak.
• Kubeflow'u Jupyter defterlerini başlatmak ve yönetmek için kullanmak.
• ML eğitimi, hiperparametre ayarı ve sunum (serving) iş yüklerini birden fazla platformda oluşturmak.

Bu eğitmen led, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) mühendislerin, kendi kuruluşlarında MLOps'ü benimsemeye yönelik doğru yolu seçmek için mevcut yaklaşımları ve araçları değerlendirmelerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli MLOps çerçevelerini ve araçlarını yükleyip yapılandırmak.
• Bir MLOps sistemi oluşturma ve destekleme için doğru becerilere sahip doğru ekibin oluşturulması.
• ML modelleri tarafından kullanılacak verilerin hazırlanması, doğrulanması ve sürümlenmesi.
• Bir ML Pipeline'ın bileşenlerini anlama ve oluşturma için gereken araçları bilmek.
• Üretime dağıtım için farklı makine öğrenme çerçevelerini ve sunucularını denemek.
• Tutarlı ve bakılabilir şekilde tüm Makine Öğrenmesi sürecinin işletimselleştirilmesi.

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.

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.