Türkiye Merkezli (AI) Yapay Zeka Eğitimleri

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (online veya face-to-face), orta seviye AI profesyonellerine, iş liderlerine ve uyumluluğuna bakılan görevlilere yönelik olup, AI sistemlerinde etik uygulamaları anlamak ve uygulamayı hedefliyor. Eğitim, ana etik çerçevelerini, AB AI Kanunu gibi düzenleyici standartları ve sapkınlığı azaltmak ve şeffaflığı artırmak için kullanışlı teknikleri kapsıyor.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Sorumlu AI'nin temel ilkelerini, adil olma, hesap verebilirlik ve şeffaflık gibi, anlamaya çalışacak.
• AI sistemlerindeki sapkınlıkları tespit etmek ve azaltmak.
• Etik çerçeveleri uygulayıp uyumluluğu sağlamak için AI denetimlerini gerçekleştirme.
• AI'nin dağıtımında etik riskleri yönetmek için yönetim stratejilerini uygulama.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) yeni başlayan idari operatörler için planlanmıştır ve AI'nin temellerini ve idari görevlerde uygulamalarını anlamayı isteyen kişilere yönelik olup, bu kişiler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Yapay Zeka (AI)'nin temellerini anlayabilmek.
• AI'nin günlük idari görevlerine nasıl entegre edileceğini öğrenmek.
• E-posta gönderimi, ankete gitme, göstergeleri yönetme, kayıtları sürdürme ve manuel doğrulamaları yapma gibi işlevleri AI araçları ile daha verimli hale getirmek.

Bu eğitmenler tarafından yönetilen, canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel) yeni başlayan seviyeden orta düzeyde içerik yaratıcılar, iş insanları ve teknoloji tutkunları için planlanmıştır. Bu grup, inovatif medya üretimi ve iş büyümesi için yapay zeka gücünü kullanmak isteyen kişilere yönelik olup, çeşitli uygulamalar içindir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:

• Gerçekçi ses klonları oluşturmak için çeşitli uygulamalar.
• Yaratıcı veya eğitsel amaçlar için Derin Sahte Teknolojisi ile video içerikleri manipüle etmek.
• İçerik yaratımı için etik yapay zeka uygulamalarını benimsemek.
• İş ve yaratıcı gelişimi için yapay zeka araçlarını kullanmak.
• Gelişmiş uygulamalar için yapay zeka medya teknolojilerini kullanmayıasteredikleri.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamında, AWS araçlarını ve hizmetlerini kullanarak verimli bir şekilde yapay zeka modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmayı öğrenmek isteyen orta düzeyde IT uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS tarafından sunulan AI/ML hizmetlerini anlayabilmek.
• AWS üzerinde AI/ML ortamlarını kurma ve yönetme becerisi kazanmak.
• Amazon SageMaker kullanarak yapay zeka modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmada elden deneyim kazanmak.
• Belirli kullanım durumları için çeşitli AWS AI hizmetlerini nasıl kullanacaklarını öğrenmek.

AI araçları, sözleşme incelemesi, yasal araştırma ve yasal belgelerin yazım gibi görevleri otomatikleştirmek suretiyle, hukuki uzmanların verimliliğini ve doğruluğu önemli ölçüde artıracaktır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), AI araçlarını günlük yasal çalışmalarını basitleştirmek, hızlandırmak ve geliştirmek isteyen başlangıç seviyesinden orta seviye hukuki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanabileceklerdir:

• Riskli veya eksik cümleleri tespit etmek için AI araçlarını kullanma.
• Üretici AI yardımcıları ile yasal belgelerin ilk taslağını oluşturma.
• Yasal araştırma otomasyonunu ve davaların yasallarını etkili bir şekilde özeti oluşturma.
• İş görevlerini, son tarihleri ve yasal dosyaları AI destekli araçlar ile düzenleme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Gerçek dünya yasal örnekleriyle elden iş deneyimi.
• Yasa akışlarındaki AI araçlarının gösterimini ve yönetilen kullanımı.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bize ulaşın.

AI araçları, iletişim, tasarım ve görsel-şema üretim sektörlerinde üretkenlik ve yaratıcılığı dönüştürüyor.

Bu eğitmenle yapılan canlı eğitim (online veya face-to-face) orta seviye profesyoneller için tasarlanmıştır; bu kişiler, günlük çalışmalarda içerik oluşturma sürecini hızlandırma, iş akışlarını otomatikleştirmek ve yaratıcı çıktıları geliştirmek isteyenlerdir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• ChatGPT ve diğer LLM'leri etkili istek teknikleri kullanarak yazmak, özeti oluşturmak, fikir üretmek ve görevleri otomatikleştirmeye kullanma.
• Dokümanlar, sayfalarda ve Gmail'de Google AI Ultra (Gemini) özellikleri uygulamak için üretkenliği artırma.
• Mesleki kullanım için uygun olan erişilebilir araçlar kullanarak yapay zeka üretilen görüntü ve video oluşturma.
• Office 365 içinde Microsoft Copilot'u dahil etmek için daha akıllı belge, tablo ve e-posta iş akışları.
• Etik yapay zeka kullanım uygulamalarını anlamak ve uygulamak, ayrıca siber güvenlik meselelerini dikkate almak.
• AI araçlarını kullanarak iletişim, tasarım ve görsel-şema üretimde gerçek dünya kullanım örnekleri keşfetme.
• Modern iş yerlerine uygun olan ücretsiz yapay zeka araçlarını değerlendirmek ve denemek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden çalıştırma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için lütfen bizi çağırmak üzere[arrange]in.

ChatGPT, Gemini ve Microsoft 365 Copilot gibi AI destekli araçlar, satın alma uzmanlarının araştırma yapma, belge çubuğunu oluşturma, tedarikçi verilerini analiz etme ve sözleşmeleri yönetme şekillerini dönüştürüyor.

Bu eğitmenin yönettiği canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyli satın alma uzmanlarına yönelik olup, AI araçlarını güvenli ve etkili bir şekilde kullanarak karar verme süreçlerini iyileştirmek, operasyonel görevleri otomatikleştirmek ve gelecekteki satın alma zorlukları için hazırlanmak isteyen kişileri hedef alıyor.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ana AI araçlarını ve satın alma görevleri ile olan ilgilerini anlamak ve ayırt etmek.
• AI doğruluğunu artırmak ve yanlış kullanım riskini azaltmak için etkili istekler yazmak.
• Kaynakquisition, sözleşme taslağı oluşturma, pazar analizi ve tedarikçi değerlendirme gibi görevleri desteklemek için AI kullanmak.
• AI tarafından üretilen çıktıları sorumluluyla yorumlamak ve eğilim veya hayalperestliği tanımlamak.
• satın alma alanında AI'yi kullanırken gizlilik, gizlilik ve etik endişeleri fark etmek.
• IT, IFM, Marketing, HR gibi gerçek satın alma kategorilerine AI araçlarını uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Gerçek dünya satın alma örnekleriyle el ile alıştırma.
• Canlı AI araçlarını kullanma ve istek tasarımı alıştırmaları.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir eğitim için başvurmak için bizimle iletişime geçin ve düzenleme yapın.

Artificial Intelligence (AI) Kurumsal Profesyoneller için, kurumsal ortamda departmanlar arası AI'nin güvenli ve etkili şekilde nasıl kullanılacağına dair bir Giriş kursudur. Bu kurs, üretkenliği artırma, iletişimini iyileştirme ve işlemlerini akışlandırma amacını taşır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) hem teknik olmayan kurumsal profesyoneller için planlanmıştır. AI araçlarını (örneğin ChatGPT, Gemini ve Copilot gibi) günlük iş akışlarını iyileştirmek için anlamak ve kullanmaya başlamak isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• Yapay Zeka temellerini, riskleri ve etik düşünceleri anlayabileceklerdir.
• Görevleri otomatikleştirmek ve iletişim ve araştırma konularında yardımcı olmak için AI'yi uygulayabileceklerdir.
• Gerçek dünya yönetim görevlerine özel olarak tasarlanmış yapıcı istekleri oluşturabileceklerdir.
• Takımlarının içinde güvenli ve ölçeklenebilir bir şekilde AI araçlarını kullanmaya yönelik planlamayı gerçekleştirebileceklerdir.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Kurumsal senaryolarda AI araçlarının el ile kullanımı.
• Süreç iyileştirme ve iletişim odaklı yönlendirilmiş egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bölümün iş akışlarına veya iç araçlarına dayalı olarak bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, orta düzeyde medya profesyonellerinin dijital haberleşme alanında içerik üretmek, gerçeği doğrulamak, düzenleme görevlerini otomatikleştirmek ve iş akışlarını optimize etmek için AI araçlarını kullanmalarına yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Haber makaleleri, başlıklar ve özeti yazmak için AI araçlarını kullanabilmek.
• Sabitleri doğrulamak, önyargıyı tespit etmek ve ton ve netlikte iyileştirmeleri önermek için AI'yi kullanabilmek.
• Transkript oluşturma ve etiketleme gibi tekrar eden haber odası görevlerini otomatikleştirebilme.
• AI destekli içerik üretiminde etik ve editoryal standartları uygulama.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), rutin görevleri otomatikleştirmek, belge işleme yeteneklerini geliştirmek, sunumları iyileştirmek ve ofis ortamındaki iş akışlarını optimize etmek isteyen tüm düzeyde yönetim uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Yapay zeka temellerini ve yönetimsel rollerde nasıl uygulandığını anlayacaklar.
• İçerik yazmak, özeti oluşturmak ve çevirmek için yaratıcı yapay zeka araçlarını kullanabilecekler.
• Takvim yönetimi, e-postaları ve rutin görevleri otomatikleştirebilecekler.
• Kişisel rollerine özel AI destekli bir iş akışını tasarlayıp uygulayabilecekler.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, modern güvenlik süreçlerini geliştirmek, tehditleri otomatik olarak tespit etmek ve yanıtlamak ve öngörüsel analiz yapmak için AI modellerini nasıl uygulayacaklarını anlamayı isteyen orta seviye ve ileri düzey siber güvenlik uzmanlarına ve teknik liderlere yönelik olabilir.

Eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Modern siber güvenlikte AI'nin rolünü anlamak.
• Anomali ve tehdit tespiti için makine öğrenimi modelleri geliştirmek.
• Olay yanıtlama ve güvenlik işlemlerini otomatikleştirmek için AI'yi uygulamak.
• Siber güvenlikte AI'nin etik ve operasyonel göz önünde bulundurulması.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) yöneticiler ve iş liderleri için tasarlanmıştır; bu kişiler, yapay zeka temellerini öğrenmek ve kuruluşlarındaki AI projelerini yönetmek istemektedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar teknik düzeyde AI'yi anlamayı ve kuruluşlarının veri ve kaynaklarını kullanarak başarıyla AI projelerini yönetmeyi stratejileştireceklerdir.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitim, yonetici ve iş liderlerini, kendi kuruluşlarında yapay zeka projeleri yönetmek için yapay zekanın temellerini öğrenecek şekilde hedefler.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar yapay zekayı teknik bir düzeyde anlayabilecek ve kuruluşlarındaki verileri ve kaynaklarını kullanarak yapay zeka projelerini başarıyla yönetmeyi planlayabilecektir.

Bu eğitmen önderliğinde, canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel) yeni başlayan seviyeden orta düzeyde iş profesyonellerine ve takım liderlerine yönelik, gerçek hayat scenaryoları ve uygulamalı çalışmalar yoluyla yapay zeka (AI) değerini keşfetmeye istekli olanlara yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Endüstriye özgü temel yapay zeka kavramlarını anlamak.
• AI'nin operasyonlarına veya müşteri deneyimlerine nasıl katkı sağlayabileceği alanları tespit etmek.
• Rehberli pratik aktiviteler yoluyla temel yapay zeka araçlarıyla deneyime katılmak.
• Kendi çalışma ortamlarında AI'yi küçük adımlarla nasıl başlatacağını değerlendirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki eğitimciler ve eğt teknolojisi profesyonelleri için tasarlanmıştır. Amaçları, Generative AI’ü kullanarak eğitimi kişiselleştirmek ve öğrenme deneyimlerini geliştirmektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Eğitim bağlamında Generative AI’ün prensiplerini ve uygulamalarını anlayabileceklerdir.
• Yapay zeka kullanarak kişiselleştirilmiş öğrenme materyalleri ve yolları oluşturabileceklerdir.
• Sınıf yönetimi ve içerik oluşturma için yapay zeka araçlarını kullanabileceklerdir.
• Eğitimde yapay zeka kullanımının etik yönlerini ele alabileceklerdir.
• Yapay zekayı eğitim müfredatına ve idari süreçlere entegre etme stratejileri geliştirebileceklerdir.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) çeşitli departmanlardan yeni başlayanlar ve orta düzeyli uzmanlar için planlanmış olup, günlük görevler için AI araçlarını verimli bir şekilde kullanmayı öğrenmek isteyenlerine yönelik olacak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Farklı görevlere uygun AI destekli araçları tanımlayabilirler.
• Tekrar eden süreçleri otomatikleştirmek için iş akışı verimliliğini artırabilirler.
• İletişimi, raporlamayı ve karar alma sürecini daha iyi hale getirmek için AI'yi kullanabilirler.
• Çalışma ortamında sorumlu ve etik AI kullanımını sağlayabilirler.

Python ile Yapay Zeka, Python'ün geniş yapay zeka ve makine öğrenimi kütüphaneler ekosistemini kullanarak zeki sistemlerin geliştirilmesidir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (uzaktan veya yerel), yapay zeka çözümlerini Python kullanarak tasarlamak, uygulamak ve dağıtmak isteyen orta düzeyli Python programcılarına yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar:

• Python'ün temel yapay zeka kütüphanelerini kullanarak yapay zeka algoritmalarını uygulama,
• Supervised, unsupervised ve reforcement learning modelleri ile çalışma,
• Aİ çözümlerini mevcut uygulamalara ve iş akışlarına entegre etme,
• Model performansını değerlendirmek ve doğruluğu ve verimliliği için optimize etme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• Birçok egzersiz ve uygulama.
• Hayat boyu laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz lütfen bize ulaşın.

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturmak için dayanıklı durum ve yürütme üzerinde kesin kontrol sağlayacak bileşenler haline getirilebilen grafik framework'udur. Bu eğitmen yönetimi altında yapılan canlı eğitim (online veya yerel olarak), yasal çözümleri tasarlamak, uygulamak ve işletmek için gerekli uyumluluğu, izlenebilirliği ve yönetim kontrolünü sağlamayı isteyen orta seviye ile ileri düzey profesyonellere yönelik olacak. Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Denetlenebilirlik ve uyumluluğu koruyan yasal özel LangGraph iş akışlarını tasarlamak.
• Yasal ontolojileri ve belge standartlarını grafik durumu ve işleme dahil etmek.
• Aşamaları, insan-döngü- içindeki onayları ve izlenebilir karar yollarını uygulamak.
• Öbservabilite ve maliyet kontrolleri ile LangGraph hizmetlerini üretimde dağıtma, izleme ve bakımı yapmak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Birçok egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulama.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu eğitimin özel bir eğitim talebinde bulunmak için lütfen bizimle iletişime geçin.

Yapay Zeka ve Machine Learning veri yönetimi ve organizasyonel uyumluluğa önemli etkileri olan hızla gelişen teknolojilerdir.

Bu eğitmen katarak canlı eğitim (online veya face-to-face) orta düzeyde yönetim, gizlilik ve uyumluluk profesyonellerine, AI ve yapay öğrenme kullanan ortamlarda sağlam bilgi yönetimi uygulamalarını nasıl gerçekleştireceklerini anlamaları amacıyla tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Yapay zeka ve yapay öğrenme konusundaki temel kavramların bilgi yönetimi bağlamında anlaşılması.
• Otomasyon, karar desteği, müşteri hizmetleri ve analitik altyapılar içinde yer alan organizasyonlarda AI/ML'nin uygulanma alanlarını ve ilgili IG risklerini belirleme.
• AI/ML'nin Data Protection İlkeleri, kaynak yönetimi ve veri kalitesi ile nasıl etkileşindiğini değerlendirme.
• AI/ML projelerine DPIAs, yönetim çatıları ve risk azaltma yaklaşımlarını uygulama.

Eğitim Formatı

• Tartışmalı ders anlatımı.
• Gerçek dünya örnekleri ve çerçeve analizi.
• Grup faaliyetleri ve yönlendirilmiş belge geziyolları.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin.

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturma için dayanıklı durum ve yürütme kontrolü ile bileşik grafikler olarak oluşturmaya yönelik bir kurgudur.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya on-site) orta düzeyden uzman düzeyine kadar olan ve LangGraph tabanlı finans çözümünü tasarlamak, uygulamak ve işletmek isteyen profesyonelleri hedef alır. Bu süreçte doğru yönetim, gözlemlilik ve uyumluluğa önem verilmektedir.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Yasal düzenlemelere ve denetim gereksinimlerine uygun finans için özel LangGraph iş akışlarını tasarlamak.
• Finansal veri standartlarını ve ontolojilerini graf durumu ve araçlara entegre etmek.
• Kritik işlemler için güvenilirlik, güvenlik ve insanlı döngü kontrolünü uygulamak.
• LangGraph sistemlerini performans, maliyet ve SLA'lar açısından dağıtımı, izlemeyi ve optimize etmeyi gerçekleştirmek.

Eğitim Formatı

• Aktif ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyimler.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talebi yapmak isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

Artificial Intelligence (AI) hızla gelişen bir alan olarak, tüm iş fonksiyonlarında görevleri otomasyona sunma, veri analizi yapma ve karar alma süreçlerini geliştirmeye yönelik araçlar ve sistemler sağlıyor.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) teknik olmayan profesyonelleri hedefliyor ve bu kişiler AI'nin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve şirketlerdeki departmanların verimliliğini nasıl artırdığını anlamalarına yardımcı olmayı amaçlıyor.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AI'nin temel kavramlarını ve yeteneklerini anlama.
• Aİ'nin çeşitli iş alanlarını nasıl dönüştürdüğünü tanımak.
• Günlük iş akışlarını geliştirmek için kullanılabilen AI araçlarını tanımlamak.
• Karar alma ve verimlilik süreçlerini artırmak için basit AI destekli işlemler entegre etmek.

Eğitim Biçimi

• Interaktif konuşma ve tartışma.
• Aİ araçlarını kullanarak uygulamalar.
• Senaryo tabanlı egzersizler ve kullanım durumları keşfetme.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak için bizimle iletişime geçin.

LangGraph, LLM'ler tarafından desteklenen durum bilgisi ve çok aktör iş akışlarını sağlar ve yürütme yollarına ve durum kalıcılığına hassas kontrol sunar. Sağlık sektöründe bu yetenekler uyumluluk, entegrasyon ve tıbbi iş akışlarıyla uyumlu karar destek sistemleri oluşturma açısından kritiktir.Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (önline veya yerel) ortamda, düzenlemeye, etik ve operasyonel zorlukları ele alırken LangGraph tabanlı sağlık çözümlerini tasarlamak, uygulamak ve yönetmek isteyen orta düzeyden ileri düzey profesyonellere yöneliktir.Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:- Uyumluluğu ve denetlenebilirliği göz önünde bulundurarak sağlık özel iş akışlarını tasarlamak.- LangGraph uygulamalarını tıbbi ontolojilerle ve standartlarıyla (FHIR, SNOMED CT, ICD) entegre etmek.- Hassas ortamlarda güvenilirlik, izlenebilirlik ve açıklık için en iyi uygulamaları uygulamak.- Sağlık üretim ortamında LangGraph uygulamalarını dağıtmak, izlemek ve doğrulamak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• Dünya genelindeki gerçek hayat durumları ile elden deneyler.
• Canlı-laboratuvar ortamında uygulama pratikleri.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin ve düzenleme yapın.

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturmaya yönelik, kalıcı durumu ve yürütme kontrolünü sağlayan bileşik grafikler şeklinde bir framework'dür.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), hızla optimize etmek, hata ayıklamak, izlemek ve üretim düzeyinde LangGraph sistemlerini işletmek isteyen ileri düzey AI platform mühendisleri, AI için DevOps'lar ve ML mimarları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Karmaşık LangGraph topolojilerini hız, maliyet ve ölçeklenebilirlik açısından tasarlama ve optimizasyonu.
• Tekrarlamalar, zaman aşımına uğramalar, idempotentlik ve kontrol noktasi tabanlı kurtarma ile güvenilirliği mühendisliği.
• Graf yürütümlerini hata ayıklama ve izleme, durumu inceleme ve sistemli olarak üretim sorunlarını yeniden üretme.
• Grafikleri günlükler, metrikler ve izlemeler ile donatma, üretim ortamına dağıtma ve SLA'ları ve maliyetleri izleme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışmalar.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden uygulama.

Eğitim Özelizzazione Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize başvurun ve düzenleme yapın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka ajanlarını oyun uygulamalarına etkili bir şekilde entegre etmek isteyen orta seviyedeki oyun geliştiricilerine ve yapay zeka meraklılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modern oyunlarda yapay zeka ajanlarının rolünü anlayabilecektir.
• Karar ağaçları ve sonlu durum makineleri kullanarak karar verme sistemleri geliştirebilecektir.
• Oyun içi navigasyon için A* gibi yol bulma algoritmalarını uygulayabilecektir.
• Uyarlanabilir yapay zeka davranışları oluşturmak için pekiştirmeli öğrenme tekniklerini uygulayabilecektir.
• Gerçek zamanlı oyun ortamları için yapay zeka performansını optimize edebilecektir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel olarak), AI ve otomasyon kullanarak müşteri hizmetlerini optimize edmek isteyen ve ekiblere en son araçları ve stratejileri sağlayacak olan orta seviye ve ileri düzey katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Müşteri hizmetleri ve müşteri başarıda en yeni trendleri anlamak.
• AI ve otomasyonu kullanarak müşteri memnuniyetini artırmak ve iş yükünü azaltmak.
• İleri düzey otomasyon kullanarak satış akışlarını ve müşteri etkileşimlerini optimize etmek.
• Modern araçları ve stratejileri kullanarak müşteri başarı ve satışlar için uzaktan eğitim yapmak.
• Müşteri deneyimlerini iyileştirmek ve gelir büyümelerini sağlamak için ölçeklenebilir çözümler oluşturmak.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (Türkiye'da çevrimiçi veya yerel olarak) gelişmiş seviyede profesyonellere yönelik olup, Ollama üzerinde AI modellerini ince ayarlayarak ve özelleştirerek performansı artırma ve alanına özgü uygulamaların oluşturulmasına yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Ollama üzerinde AI modellerini ince ayarlamak için verimli bir ortam oluşturmak.
• Gözetimli ince ayar ve takdirsel öğrenme için veri kümeleri hazırlamak.
• AI modellerinin performansı, doğruluğu ve verimliliği için optimizasyon yapmak.
• Özelleştirilmiş modelleri üretim ortamlarına dağıtmak.
• Model gelişmelerini değerlendirmek ve dayanıklılığı sağlamak.

Bu eğitim, Türkiye konumundaki (online veya on-site) egitmenlerin yönettiği canlı bir antrepo olup, Milvus ve çeşitli AI senaryolarındaki pratik uygulamaları öğrenmek isteyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan veri bilimcilerine ve yazılım geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Milvus'un mimarisini ve özelliklerini anlamak.
• Farklı AI uygulamalarında vektör veritabanlarını gerçekleştirmek.
• Yüksek hassasiyet ve hızla benzerlik araması yapmak.
• Milvus'u gerçek hayatta AI zorluklarına uygulamak.

Bu eğitmenle canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey profesyonellere, güvenli ve verimli AI ile yönetilen iş akışlarını Ollama kullanarak uygulamak isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Özel AI işlemi için Ollama'yi dağıtma ve yapılandırma.
• Güvenli iş akışlarına AI modellerini entegre etme.
• Veri gizliliğini korurken AI performansını optimize etme.
• Şirket içindeki AI yetenekleri ile iş süreçlerinin otomasyonu.
• Şirket güvenlik ve yönetiş politikalarına uyumu sağlama.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), akıllı sürüşün temellerini öğrenmek ve bunları gerçek dünya senaryolarına uygulamak isteyen yeni başlayan ve orta seviyedeki geliştiriciler ve mimarlar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zekanın temel kavramlarını ve ilkelerini ve bunların sürüşe nasıl uygulanabileceğini açıklayın.
• Akıllı sürüş sistemlerinin mimarisini ve bileşenlerini anlayın.
• Farklı tasarım disiplinlerinden oluşan birleşik bir sürüş modeli oluşturun ve görselleştirin.
• Model içindeki sorunları ve geri bildirimleri iletin ve açıklama ekleyin.
• Sürüş senaryoları arasındaki çakışmaları tespit edin ve çözün.
• Sürüş programlarını ve maliyetlerini simüle edin ve kontrol edin.

LangGraph, koşullu, çok adımlı LLM ve araç akışlarını etkinleştirme graf tabanlı bir orkestrasyon çerçevesidir. İçerik boru hattlarının otomasyonu ve kişiselleştirilmesi için idealdir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyli pazarlama uzmanları, içerik stratejileri geliştiricileri ve otomasyon geliştirmenleri için tasarlanmıştır. Bu gruplar LangGraph kullanarak dinamik, dallanmış e-posta kampanyaları ve içerik oluşturma boru hattlarını uygulamayı amaçlamaktadır.

Eğitim sonunda 참가자는 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다:

• Koşullu mantık ile graf yapısı içeren içerik ve e-posta akışları tasarlamak.
• Otomatik kişiselleştirme için LLM'leri, API'leri ve veri kaynaklarını entegre etmek.
• Birkaç adımlık kampanyalar arasında durum, hafızayı ve bağlamı yönetmek.
• Akış performansını ve teslimat sonuçlarını değerlendirmek, izlemek ve optimize etmek.

Eğitim Formatı

• Interaktif dersler ve grup tartışmaları.
• E-posta akışları ve içerik boru hattlarını uygulayan pratik laboratuvarlar.
• Kişiselleştirme, segmentasyon ve dallanma mantığı üzerine senaryo tabanlı egzersizler.

Eğitim Özelleştirmesi Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bize ulaşınız.

Bu Türkiye (online veya yerel) eğitimde, başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan veri bilimcileri ve yazılımcılar, Pinecone'u semantik arama ile kişiselleştirme arasında çeşitli yapay zeka senaryolarına nasıl uygulayacaklarını öğrenecekler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Pinecone'un mimarisini ve özelliklerini anlamak.
• Farklı AI uygulamalarında vektör veritabanlarını uygulamak.
• Yüksek doğrulukla ve hızlı benzerlik aramaları gerçekleştirmek.
• Pinecone'u gerçek dünya yapay zeka çalışmalarına uygulamak.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) düzenlendiği eğitim, profesyonellerin yapay zeka (AI) kavramını öğrenmek ve etkili ve sorumlu bir şekilde kullanmayı anlama isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Yapay zeka (AI) kavramını öğrenmek.
• AI'nin sınırlarını ve tehlikelerini anlamak ve sorumlu bir şekilde kullanmak.
• Gerçek dünya senaryolarında AI'yi etkili bir şekilde kullanmayı bilme.

Bu eğitmen yönetimi altında, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamında, ileri düzey geliştiricilere ve n8n'de gelişmiş AI iş akışları oluşturma isteyen AI hobbişlerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekleri:

• AI hizmetlerinin n8n iş akışlarıyla tümleştirilmesini anlayacaklar.
• Otomatik süreçlere AI'ye dayalı karar alma uygulayacaklar.
• Özel AI düğümlerini oluşturup n8n'de önceden oluşturulmuş AI düğümleri kullanacaklar.
• AI iş akışlarının performansını analiz edip optimize edecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak, optimize etmek ve entegre etmek isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama kullanarak LLM'leri kurup dağıtabilir.
• AI modellerini performans ve verimlilik için optimize edebilir.
• GPU hızlandırmayı kullanarak çıkarım hızlarını artırabilir.
• Ollama'ü iş akışlarına ve uygulamalara entegre edebilir.
• AI model performansını zaman içinde izleyip sürdürebilir.

LangGraph, dalgaçılığı, araç kullanımı, bellek ve denetlenebilir yürütümeyi destekleyen graf yapısında LLM workflow'ları oluşturmak için bir çerçeve olarak kullanılır.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya face-to-face) orta düzeyli mühendisler ve ürün ekibi için tasarlanmıştır. Bu grup, LangGraph'in graf mantığını LLM aracılıklı döngülerle birleştirerek, müşteri destek aracısı, karar ağacı ve bilgi edinme sistemleri gibi dinamik, bağlam bilen uygulamalar geliştirmeyi hedefler.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki yetenekleri kazanacaklardır:

• Graf tabanlı workflow'ları tasarlayarak LLM araçlarını, araçları ve belleği koordine edebilirler.
• Kararlı yürütümeyi sağlamak için koşullu yönlendirme, yeniden denemeler ve plan B uygulamalarını gerçekleştirebilirler.
• Araç döngülerine edinme, API'ler ve yapılandırılmış çıktıları entegre edebilirler.
• Araç davranışlarını değerlendirmeyi, izlemeyi ve güvenilirlik ve güvenlik açısından güçlendirebilirler.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve yönlendirilmiş tartışmalar.
• Sandık ortamında yönetilen laboratuvarlar ve kod yürütmeleri.
• Komutanın tasarımı ve eş değerlendirmeleri temel alan senaryo tabanlı egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapınız.

Bu eğitmenlerin canlı eğitimidir (Türkiye çevrimiçi veya yerel olarak), orta seviye ve ileri düzey veri bilimcileri ve yapay zeka mühendisleri için vector veritabanlarının kullanılmasını aşina olmaları amacıyla tasarlanmıştır, ölçeklenebilir yüksek performanslı AI uygulamaları için.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Vector veritabanlarının ilkelerini anlamak.
• Vektör gömme oluşturma ve yönetimi tekniklerini öğrenmek.
• Yüksek boyutlu veri için endeksleme stratejilerini incelemek.
• Verimli benzerlik arama yapma yeteneği geliştirmek.
• Vector veritabanı bilgisini makine öğrenimi projelerinde uygulamak.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) konumda yapılan eğitmen anlatımı canlı eğitim, dijital pazarlama uzmanları, içerik yaratıcılarını ve geliştiricileri, AI'nin arama motorlarına etkisini anlamaları, Bing AI'nin yeteneklerini keşfetmeleri ve sohbetbot teknolojilerini ve uygulamalarını öğrenmeleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Bing AI'nin prensiplerini ve faydalarını anlamak.
• Bing içindeki AI destekli özelliklere ve uygulamalarına dikkat çekmek.
• Bing AI'yi kullanarak arama sonuçlarını ve kullanıcı deneyimlerini geliştirmek.
• AI'nin arama motoru optimizasyonuna (SEO) ve içerik yaratımına olan potansiyelini değerlendirmek.
• Bing AI Sohbetbot dahil sohbetbot teknolojilerini ve uygulamalarını keşfetmek.

Bu eğitmen öncülü canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel olarak) histolojik dokular, kan hücreleri, alg, ve diğer biyolojik örneklerle ilgili görüntülerin işleme ve analizine yönelik başlangıç seviyesinden orta düzeyli araştırmacılar ve laboratuvar uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcıların yapabilecekleri şeyler:

• Fiji arayüzünü gezinme ve ImageJ’nin temel fonksiyonlarının kullanılması.
• Bilimsel görüntülerin ön işleme ve iyileştirilmesi, daha iyi analiz için.
• Hücre sayımı ve alan ölçümü dahil olmak üzere görsellerin nicel analizi.
• Makrolar ve eklentiler kullanarak tekrarlayan görevlerin otomasyonu.
• Biyolojik araştırma için özel görüntü analiz ihtiyaçlarına göre iş akışlarının özelleştirilmesi.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) gerçekleştirilir ve Grok AI'ün yeteneklerini, kullanım alanlarını ve potansiyel uygulamalarını anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki profesyonellere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Grok AI'ün ne olduğunu ve diğer sohbet robotlarından nasıl farklılaştığını anlamak.
• Grok AI'ün temel özelliklerini ve işlevlerini keşfetmek.
• Kişisel ve iş kullanımı için Grok AI ile etkili bir şekilde etkileşim kurmak.
• Üretkenlik, yaratıcılık ve problem çözme için Grok AI'ten yararlanmak.
• Yapay zeka sohbet robotlarının etik boyutlarını ve sınırlamalarını fark etmek.

LangGraph, planlama, dalga geçme, araç kullanımını, belleği ve denetlenebilir yürütümü destekleyen çizge yapılı LLM uygulamaları oluşturmak için bir çerçevedir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya on-site), LangGraph kullanarak güvenilir, çok aşamalı LLM iş akışları tasarlamak ve incelemek isteyen yeni başlayan geliştiriciler, tetikleyici mühendisleri ve veri uygulayıcılarına yönelik olabilir.

Eğitim sonunda katılımcılar şu becerilere sahip olacaktır:

• Temel LangGraph kavramlarını (düğüm, kenar, durum) ve ne zaman kullanacaklarını açıklamak.
• Dalga geçme, araç çağırma ve bellek koruma özelliğine sahip tetik zinciri oluşturma.
• Sorgulama ve harici API'leri çizge iş akışlarına entegre etme.
• LangGraph uygulamalarını güvenilirlik ve güvenlik açısından test etme, hata ayıklama ve değerlendirme.

Eğitim Formatı

• Tartışma destekli etkileşimli ders anlatımı.
• Sandık ortamında yönlendirilmiş laboratuvarlar ve kod yürütmeleri.
• Tasarım, test ve değerlendirme konularında senaryoya dayalı egzersizler.

Eğitim özelleştirme seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek için bize başvurunuz.

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim (online veya face-to-face), yerel bilgisayarlarında AI modellerini çalıştırmak için Ollama platformunu yüklemek, yapılandırmak ve kullanmak isteyen başlangıç düzeyinde profesyonellere yönelik olup, Türkiye konumunda gerçekleştirilir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Ollama'nin temellerini ve yeteneklerini anlamak.
• Yerel AI modelleri çalıştırmak için Ollama’yi kurmak.
• Ollama kullanarak LLM'leri (Large Language Models) dağıtmak ve etkileşimde bulunmak.
• AI yükleri için performansı ve kaynak kullanımını optimize etmek.
• Yerel AI dağıtımının çeşitli sektörlerdeki kullanımlarını keşfetmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zekanın temellerini anlamak ve Perplexity AI'ü etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmek isteyen başlangıç seviyesindeki BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zekanın temel kavramlarını açıklayın.
• Perplexity AI platformunda bilgi keşfi için gezinin ve kullanın.
• Perplexity AI'ü çeşitli gerçek dünya senaryolarında uygulayın.
• AI teknolojilerinin etik hususlarını ve toplumsal etkilerini anlayın.

Bu, Data Science ve Artificial Intelligence (AI)'a 5 günlük bir giriş dersidir.

Ders, örnekler ve alıştırmalarla Python kullanılarak sunulmaktadır.

Şehirler gelecekte nasıl görünecek? Artificial Intelligence (AI), şehir planlamasını iyileştirmek için nasıl kullanılabilir? Yapay zeka, şehirleri daha verimli, yaşanabilir, güvenli ve çevre dostu hale getirmek için nasıl kullanılabilir?

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (yerinde veya uzaktan), şehir planlaması için kullanılabilecek yapay zekayı oluşturan çeşitli teknolojileri ve bunları kullanmak için gereken beceri setlerini ve zihinsel çerçeveyi inceliyoruz. Ayrıca, yapay zekada kullanmak üzere ilgili verileri toplamak ve düzenlemek için araçları ve yaklaşımları, veri madenciliği de dahil olmak üzere ele alıyoruz.

Hedef Kitle

• Şehir plancıları
• Mimar
• Geliştiriciler
• Ulaştırma yetkilileri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma ve bir dizi etkileşimli egzersiz.

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), temel yapay zeka yöntemleriyle robotları programlamak ve oluşturmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Robotun ortamındaki hareketli nesneleri bulmasını sağlamak için filtreler (Kalman ve parçacık) uygulayın.
• Arama algoritmaları ve hareket planlaması uygulayın.
• Bir robotun bir ortam içindeki hareketini düzenlemek için PID kontrolleri uygulayın.
• Bir robotun bilinmeyen bir ortamı haritalandırmasını sağlamak için SLAM algoritmaları uygulayın.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitimde Türkiye (çevrimiçi veya yerel), katılımcılar nükleer teknoloji ve çevre sistemleri alanlarında kullanılacak farklı türlerde robotları programlama için kullanılan farklı teknolojiler, çerçeveler ve teknikleri öğreneceklerdir.

6 haftalık kurs, her hafta 5 gün boyunca düzenlenmektedir. Her gün 4 saat sürer ve dersler, tartışmalar ve canlı bir laboratuvar ortamında robot geliştirme içerir. Katılımcılar, kazandıkları bilgiyi uygulayabilmek için çeşitli gerçek dünya projelerini tamamlayacaklardır.

Bu kurs için hedef hardware 3D benzetim yazılımı kullanılarak benzetilecektir. Robotları programlamak için ROS (Robot İşletim Sistemi) açık kaynak çerçeve yapısı, C++ ve Python kullanılacaktır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Robotik teknolojilerde kullanılan temel kavramları anlamak.
• Robottaki yazılım ve donanım arasındaki etkileşimi anlayıp yönetmek.
• Robotik üzerine yatan yazılım bileşenlerini anlamak ve uygulamak.
• Görme, algılama, işlem, yön bulma ve sesli insan ile etkileşim kurabilen bir benzetilmiş mekanik robot oluşturmak ve işletmek.
• Bilgiye dayalı robot oluşturmak için gerekli yapay zeka unsurlarını (makine öğrenmesi, derin öğrenme vb.) anlamak.
• Kalman ve Parçacık filtrelerini uygulamak ve robotun çevresindeki hareket eden nesneleri belirlemesini sağlamak için kullanmak.
• Araştırma algoritmalarını ve hareket planlamasını uygulamak.
• PID kontrolünü uygulayarak bir robotun çevredeki hareketini düzenlemek.
• SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) algoritmalarını uygulayıp, bilinmeyen bir ortamı haritalama yeteneğini sağlamak için kullanmak.
• Derin Öğrenme ile robotun karmaşık görevleri gerçekleştirebilmesini genişletmek.
• Gerçekçi senaryolarda bir robota test etmek ve sorun gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), katılımcılar nükleer teknoloji ve çevre sistemleri alanında kullanılacak farklı türde robotları programlamak için kullanılan çeşitli teknolojileri, çerçeveleri ve teknikleri öğreneceklerdir.

4 haftalık kurs, haftada 5 gün düzenlenecektir. Her gün 4 saat sürecek ve dersler, tartışmalar ve canlı laboratuvar ortamında uygulamalı robot geliştirmeden oluşacaktır. Katılımcılar, edindikleri bilgileri uygulamak için işlerine uygulanabilir çeşitli gerçek dünya projelerini tamamlayacaklardır.

Bu kursun hedef donanımı, simülasyon yazılımı aracılığıyla 3 boyutlu olarak simüle edilecektir. Kod daha sonra son dağıtım testi için fiziksel donanıma (Arduino veya diğer) yüklenecektir. Robotları programlamak için ROS (Robot Operating System) açık kaynak çerçevesi, C++ ve Python kullanılacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Robot teknolojilerinde kullanılan temel kavramları anlayabilecektir.
• Robotik bir sistemdeki yazılım ve donanım arasındaki etkileşimi anlayıp yönetebilecektir.
• Robotiklerin temelini oluşturan yazılım bileşenlerini anlayıp uygulayabilecektir.
• Görebilen, algılayabilen, işleyebilen, gezinebilen ve sesli olarak insanlarla etkileşim kurabilen simüle edilmiş mekanik bir robot inşa edip çalıştırabilecektir.
• Akıllı bir robot inşa etmek için geçerli olan yapay zeka (makine öğrenimi, derin öğrenme vb.) unsurlarını anlayabilecektir.
• Robotun ortamındaki hareketli nesneleri bulmasını sağlamak için filtreler (Kalman ve Parçacık) uygulayabilecektir.
• Arama algoritmaları ve hareket planlaması uygulayabilecektir.
• Bir robotun bir ortam içindeki hareketini düzenlemek için PID kontrolleri uygulayabilecektir.
• Bir robotun bilinmeyen bir ortamı haritalandırmasını sağlamak için SLAM algoritmaları uygulayabilecektir.
• Bir robotu gerçekçi senaryolarda test edip sorun giderebilecektir.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals, business leaders, and policymakers who wish to explore AI’s role in business, society, and future developments.

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

• Understand how AI influences business, the economy, and workforce dynamics.
• Recognize ethical, legal, and societal challenges of AI adoption.
• Analyze the role of AI in privacy, governance, and inclusion.
• Evaluate strategies to address AI bias and ethical concerns.
• Discuss AI’s future potential and emerging challenges.

Delegeler şunların nasıl yapıldığını öğrenecekler

• AIGP eğitim programı, gelişen yasalar ve politikalarla uyumlu güvenilir AI sistemlerinin geliştirilmesi, entegrasyonu veploymentü konusunda bilgi vermektedir. Öğretim programı, AI teknolojisi genel bir özeti, mevcut yasaların incelenmesini ve risk yönetimi, güvenlik ve güvenlik meseleleri, gizlilik koruması ve diğer konulardaki stratejileri kapsar.
• AI sistemlerinin kullanımları, etkileri ve sorumlu AI prensiplerine ilişkin temel bilgi kurmayı sağlar.
• Mevcut ve gelişen yasaların AI sistemlerine nasıl uygulanacağını ve büyük çatışmaların sorumluluyla yönetilebileceğini anlamayı sergiler.
• AI yaşam döngüsünü, AI riskleri yönetildiği bağlamı ve sorumlu AI yönetiminin uygulanmasını anlama konusunda bilgi sağlar.
• Öngörülemeyen AI kaygıları hakkında farkındalığı ve AI yönetimi etrafındaki tartışmalı meseleleri bilgisi sunar.
• Bu eğitim, AIGP sertifikasyon sınavına da esas olan kritik AI yönetim kavramlarını öğretmektedir. Test hazırlık kursu olmayan bu eğitim, sertifika almayı planlayan profesyonellere uygun olduğu gibi, AI yönetimi bilgisini derinlemesine öğrenmeyi isteyenlere de uygunudur. Hem eğitim hem de sınav aynı bilgi tabanına dayanmaktadır.

Yapay Zeka (AI) artık uzak bir kavram değil—kiyafetlerimizin ve mesleğimizdeki bir parçasıdır. Sohbet botlarından resim tanımına belge analizi ve ses asistanlarına kadar, AI teknolojileri nasıl çalıştığımızı, iletişim kurduğumuzu ve karar verdirdiğimizi yeniden şekillendiriyor.Bu basit kullanıcılar için tasarlanmış kurs, katılımcılara teknik bir arka plan gerektirmeden açık ve erişilebilir bir AI giriş sunar. Basit açıklamalar, gerçek hayattan örnekler ve etkileşimli faaliyetler yoluyla katılacak kişiler AI'nin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve sorumlulukla ve verimli bir şekilde kullanma 방법을 이해하게 됩니다.키 주제에는 다음과 같은 것이 포함됩니다:- 오늘날의 세계에서 AI와 그 역할에 대한 기초 지식 이해- AI 시스템이 어떻게 데이터를 처리하고 배우는지 탐구- 일상 생활과 업무 환경에서 실용적 활용 (텍스트, 이미지, 음성, 비디오)- 효과적인 프롬프트를 통해 AI와 상호 작용하는 방법 학습- 위험성, 윤리적 도전 과제 및 데이터 보호 조치 식별- 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 도구 선택하기- AI 기반 기술로 미래의 업무 준비- 비즈니스에 초점을 맞춘 통찰력: AI가 어떻게 지원하고 혁신하는지이 프로그램은 ChatGPT, Gemini, Claude 등을 포함한 어떤 AI 플랫폼에도 적용 가능한 도구 무관입니다.코스를 마치면 참석자들은 개인 및 전문적인 맥락에서 AI 도구를 이해하고 상호 작용하며 활용할 자신감을 갖게 되며 윤리적 책임과 미래 트렌드에 대해 고려합니다.기본 컴퓨터 리터러시1. AI 소개 - 무엇이 인공 지능인가? - 일상 생활 예제 - 왜 AI가 중요한가?2. 어떻게 AI가 작동하는지 (간단하게 설명) - 개념: 데이터 → 모델 → 결과 - 학습 유형: - 감독된 - 비감독된 - 피드백 지향적 학습3. 개인 및 전문 생활에서의 AI 활용 - 텍스트 생성 - 이미지와 문서 분석 - 음성과 영상 인식4. 어떻게 우리가 AI와 상호 작용하는지 - 프롬프트란 무엇인가? - 프롬프트 작성 규칙 - 실용적 예제5. AI에서 윤리 및 책임 - 위험과 도전 과제 - 우리의 데이터를 어떻게 보호할 것인가?6. AI 도구 선택 및 사용법 - 접근 가능한 도구의 예 - 안전성과 준수사항을 확인하는 방법7. AI의 미래와 준비 방안 - 신흥 트렌드 - 미래에 유용한 기술들8. 비즈니스에서 AI의 영향력 - 업무에서 어떻게 도움이 되는가? - 업무에서 어떤 과제를 만드는가? - 다양한 산업에서의 실용적 예이 코스는 ChatGPT, Copilot 등을 포함한 모든 유형의 AI 시스템에 적용 가능합니다. ---위 번역은 한국어로 이루어져 있습니다. 오류가 있는 것 같습니다. 아래 트루먼 버전을 제공하겠습니다:Bu kurs, katılımcılara teknik bir arka plan gerektirmeden açık ve erişilebilir bir yapay zeka (AI) giriş sunar. Basit açıklamalar, gerçek hayattan örnekler ve etkileşimli faaliyetler yoluyla katılacak kişiler AI'nin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve sorumlulukla ve verimli bir şekilde kullanma yöntemini anlayacaklar.Ana konular şunları içerir:- Günümüz dünyasında AI'nin temelleri ve rolü- AI sistemlerinin veriyi nasıl işlediğini ve öğrendiğini keşfetme- Günlük hayatta ve iş yerinde uygulamalar (yazı, resim, ses, video)- Etkili dilekçelerle AI ile etkileşim kurma öğrenimi- Riskler, etik zorluklar ve veri koruma önlemleri tanımlama- Güvenli ve güvenilir AI araçları seçme- İş yaşamının geleceğini hazırlamak için AI destekli beceriler- İş odaklı görüşler: AI'nin nasıl desteklediği ve ne zaman zorluğa düşürüyorBu program, ChatGPT, Gemini, Claude gibi yaygın olarak kullanılan çözümler dahil olmak üzere herhangi bir AI platformuna uygundur.Kursun sonunda katılımcılar hem kişisel hem de profesyonel bağlamda AI araçlarını anlamak, etkileşim kurmak ve kullanmayı güvenle başarabileceklerken ahlaki sorumlulukları ve gelecekteki trendleri göz ardı etmeyecekler.Temel bilgisayar bilinci1. Yapay Zeka (AI) Giriş - Yapay zeka nedir? - Günlük hayatta örnekler - Neden AI önemli?2. AI Nasıl Çalışır? (Basit bir şekilde) - Kavram: veri → model → sonuç - Öğrenme türleri: - Gözetimli - Gözden geçirilmemiş - Geribildirim tabanlı öğrenme3. Kişisel ve Mesleki Hayatta AI Uygulamaları - Metin üretimi - Görüntü ve belge analizi - Ses ve video tanıma4. AI ile Nasıl Etkileşim Kurarız? - Bir dilekçe nedir? - Dilekçe yazma için basit kurallar - Pratik örnekler5. AI'de Etik ve Sorumluluklar - Riskler ve zorluklar - Verimizi nasıl koruruz?6. AI Araçlarının Seçimi ve Kullanımı - Erişilebilir araç örneği - Güvenliği ve uyumunu nasıl kontrol ederiz?7. AI'nin Geleceği ve Nasıl Hazır Olanız - Yeni trendler - Geleceğe yarın beceriler8. İş Hayatında AI'nin Etkisi - Meslek hayatında bize nasıl yardımcı olur? - Meslek hayatında nasıl zorluklar oluşturabilir? - Farklı sektörlerden pratik örneklerBu kurs her türlü AI sistemi için geçerlidir ve ChatGPT, Copilot gibi popüler araçları içerir.

Bu kurs, OptaPlanner'u öğretmek için pratik bir yaklaşım benimser. Katılımcılara bu aracın temel işlevlerini gerçekleştirmeleri için gerekli araçları sağlar.