AI-Powered Cybersecurity: Advanced Threat Detection & Response Eğitimi

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 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 eğitimde (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zekadan veritabanı güvenliğine kadar kurumsal güvenliğin farklı yönleri ele alınmaktadır. Ayrıca, saldırılardan korunmak için gereken en son araçlar, süreçler ve zihniyet de kapsanmaktadır.

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), 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 sınıf, öğrencileri etkileşimli bir ortama sokacak ve kendi sistemlerini nasıl tarayacaklarını, test edeceklerini, hackleyeceklerini ve güvence altına alacaklarını gösterecektir. Yoğun laboratuvar ortamı, her öğrenciye güncel temel güvenlik sistemleri hakkında derinlemesine bilgi ve pratik deneyim kazandırır. Öğrenciler, öncelikle çevre savunmasının nasıl çalıştığını anlayacak ve ardından kendi ağlarını tarayıp saldıracaklardır; gerçek bir ağa zarar verilmez. Daha sonra öğrenciler, saldırganların ayrıcalıklarını nasıl yükselttiğini ve bir sistemi güvence altına almak için hangi adımların atılabileceğini öğrenirler. Öğrenciler ayrıca İzinsiz Giriş Algılama, Politika Oluşturma, Sosyal Mühendislik, DDoS Saldırıları, Tampon Taşması ve Virüs Oluşturma konularını da öğreneceklerdir. Bu yoğun 5 günlük sınıfı tamamlayan bir öğrenci, Etik Hackleme konusunda uygulamalı bilgi ve deneyime sahip olacaktır.

Etik Hackleme Eğitiminin amacı şunlardır:

• Etik hackleme önlemlerinde profesyonel bilgi güvenliği uzmanlarının kimlik bilgilerini belirleme ve yönetme için asgari standartlar oluşturmak.
• Kimlik bilgisi olan bireylerin asgari standartları karşıladığını veya aştığını halka duyurmak.
• Etik hacklemeyi benzersiz ve kendi kendini düzenleyen bir meslek olarak güçlendirmek.

Hedef Kitle:

Bu Kurs, aşağıdaki pozisyonlarda çalışanlar için idealdir:

• Güvenlik Mühendisleri
• Güvenlik Danışmanları
• Güvenlik Yöneticileri
• BT Direktörleri/Yöneticileri
• Güvenlik Denetçileri
• BT Sistem Yöneticileri
• BT Ağ Yöneticileri
• Ağ Mimarları
• Geliştiriciler

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.

Sertifikalı Etik Hacker sertifikası, dünya çapında aranan bir siber güvenlik sertifikasıdır.

Bu program, öğrencilerin CEH sertifikasyon sınavına ve CEH Pratik Sınavına hazırlanmaları için talimat ve uygulama imkanı sunar. Başarılı bir şekilde her iki sınavı geçen adaylar, CEH Master kimlik bilgilerinin yanı sıra CEH sertifikalarını da kazanır.

Öğrencilere, paketlerine CPENT veya CHFI kursunu ekleme seçeneği sunulmaktadır.

EC-Council’in çevrimiçi, kendi hızında ilerleyen, akışlı video programı aracılığıyla her öğrenciye Sertifikalı Penetration Testing Profesyonel (CPENT) kursu veya Bilgisayar Hacking Adli Soruşturmacısı (CHFI) kursu eğitimi verilecektir.

CPENT (Pen-test):
Öğrencilere, CEH programında öğretilen kavramları ve araçları, canlı bir siber ortamda bir pen-test metodolojisine nasıl uygulayacaklarını öğretir.

CHFI (Bilgisayar Adli Bilişim):
Öğrencilere, arama ve el koyma, kanıt zinciri, elde etme, koruma, analiz ve dijital kanıtların raporlanması dahil olmak üzere bilgisayar adli bilişimine metodolojik bir yaklaşım öğretir.

Kurs Açıklaması

CEH, etik hacking aşamaları, çeşitli saldırı vektörleri ve önleyici karşı önlemler hakkında derinlemesine bir anlayış sağlar. Hackerların nasıl düşündüğünü ve kötü niyetli hareket ettiğini öğretecek, böylece güvenlik altyapınızı kurmak ve gelecekteki saldırılara karşı savunmak için daha iyi bir konumda olacaksınız. Sistem zayıflıklarını ve güvenlik açıklarını anlamak, kuruluşların sistem güvenlik kontrollerini güçlendirerek bir olay riskini en aza indirmesine yardımcı olur.

CEH, her etik hacking alanı ve metodolojisi boyunca uygulamalı bir ortam ve sistematik bir süreç dahil edecek şekilde oluşturulmuştur. Bu sayede, CEH kimlik bilgilerini elde etmek için gerekli bilgi ve becerileri kanıtlamak için çalışma fırsatı elde edersiniz.

CEH Pratik Hakkında

Etik hacking konusunda yetenekli olduğunuzu kanıtlamak için, gerçek bir ortamda gerçek dünya zorluklarıyla yeteneklerinizi belirli bir süre içinde tamamlamanızı gerektiren laboratuvarlar ve araçlar kullanarak yeteneklerinizi test ediyoruz. Tıpkı gerçek dünyada karşılaşacağınız gibi.

EC-Council CEH (Pratik) sınavı, büyük bir kuruluşun gerçek yaşam ağını yansıtan karmaşık bir ağdan oluşur ve çeşitli ağ sistemlerini (DMZ, Güvenlik Duvarları vb.) içerir. Etik hacking becerilerinizi gerçek zamanlı güvenlik açıklarını keşfetmek ve kullanmak ve aynı zamanda sistemleri denetlemek için uygulamalısınız.

CPENT Hakkında

EC-Council’in Sertifikalı Sızma Testçisi (CPENT) programı tamamen sızma testiyle ilgilidir ve saldırılması, kullanılması, atlatılması ve savunulması gereken bir kurumsal ağ ortamında nasıl performans göstereceğinizi öğretecektir. Yalnızca düz ağlarda çalışıyorsanız, CPENT’in canlı uygulama ortamı, IoT sistemlerini, OT sistemlerini sızma testi yapmayı, kendi istismarlarınızı yazmayı, kendi araçlarınızı oluşturmayı, gelişmiş ikili istismarlar yapmayı, gizli ağlara erişmek için çift pivot yapmayı ve ağın en iç segmentlerine girmek için komut dosyalarını ve istismarları özelleştirmeyi öğreterek becerilerinizi bir sonraki seviyeye taşıyacaktır.

CHFI Hakkında

Bilgisayar Hacking Adli Soruşturmacısı (CHFI) kursu, dijital adli bilişim güvenlik disiplinini satıcıdan bağımsız bir perspektiften sunar. CHFI, ana adli soruşturma senaryolarını kapsayan kapsamlı bir kurstur ve öğrencilerin başarılı bir bilgisayar adli soruşturması yürütmek için gerekli çeşitli adli soruşturma teknikleri ve standart adli araçlarla pratik deneyim kazanmasını sağlar.

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.

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.

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.

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.