AI on Amazon Web Services (AWS) Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde) bulut mühendisleri ve geliştiricilerin, AWS ekosistemi içindeki altyapı kaynaklarını yönetmek için CloudFormation'i kullanmalarını amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Altyapı yönetimini otomatikleştirmek için CloudFormation şablonlarını uygulayın.
• Mevcut AWS kaynaklarını CloudFormation ile entegre edin.
• Çoklu hesaplar ve bölgeler arasında yığınları yönetmek için StackSet'leri kullanın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), web uygulamasına bir aDynamoDB NoSQL veritabanı entegre etmek isteyen geliştiricilere yöneliktir ve AWS üzerinde barındırılır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Verileri DynamoDB'ye entegre etmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• DynamoDB'yi web ve mobil uygulamalara entegre etmek.
• AWS hizmetlerini kullanarak AWS'de verileri taşımak.
• AWS DAX ile işlemler uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (yerinde veya uzaktan) AWS üzerinde IoT cihazlarını dağıtmak ve yönetmek isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, bir arka uç, ağ geçidi ve cihazların AWS üzerinde dağıtımını ve yönetimini içeren bir IoT platformu oluşturabileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli cihazlar için uygulamalar oluşturmak amacıyla AWS IoT Greengrass özelliklerini kurmak, yapılandırmak ve yönetmek isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, AWS IoT Greengrass kullanarak akıllı cihazlarda uygulamalar oluşturabilecek, dağıtabilecek, yönetebilecek, güvenliğini sağlayabilecek ve izleyebileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim Türkiye (yerinde veya uzaktan) geliştiricilerin, yürütme ortamı (sunucular, VM'ler ve kapsayıcılar, kullanılabilirlik, ölçeklenebilirlik, depolama vb.) sağlamadan hizmetleri ve uygulamaları buluta oluşturmak ve dağıtmak için AWS Lambda'u kullanmayı amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bir işlevi yürütmek için AWS Lambda'u yapılandırmak.
• FaaS (Hizmet Olarak İşlevler) ve sunucusuz geliştirmenin avantajlarını anlamak.
• AWS Lambda işlevlerini oluşturmak, yüklemek ve yürütmek.
• Lambda işlevlerini farklı olay kaynaklarıyla entegre etmek.
• Lambda tabanlı uygulamaları paketlemek, dağıtmak, izlemek ve sorun gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), güvenli ve verimli AI destekli iş akışlarını Ollama kullanarak uygulamak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Özel AI işleme için Ollama'i dağıtıp yapılandırabilecekler.
• AI modellerini güvenli kurumsal iş akışlarına entegre edebilecekler.
• Veri gizliliğini korurken AI performansını optimize edebilecekler.
• Şirket içi AI yetenekleriyle iş süreçlerini otomatikleştirebilecekler.
• Kurumsal güvenlik ve yönetişim politikalarına uyum sağlayabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), AWS altyapısını yönetme sürecini otomatikleştirmek için AWS CloudFormation'i kullanmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Altyapıyı yönetmeye başlamak için AWS hizmetlerini etkinleştirmek.
• "Altyapı olarak kod" ilkesini anlamak ve uygulamak.
• Altyapı dağıtımının kalitesini artırmak ve maliyetleri düşürmek.
• YAML kullanarak AWS CloudFormation Şablonları yazmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), DevOps uygulamalarını derinleştirmek ve AWS Cloud9 kullanarak geliştirme süreçlerini kolaylaştırmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS Cloud9'u DevOps iş akışları için kurmak ve yapılandırmak.
• Sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat (CI/CD) hatları uygulamak.
• AWS Cloud9 kullanarak test, izleme ve dağıtım süreçlerini otomatikleştirmek.
• Lambda, EC2 ve S3 gibi AWS hizmetlerini DevOps iş akışlarına entegre etmek.
• GitHub veya GitLab gibi kaynak kontrol sistemlerini AWS Cloud9 içinde kullanmak.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), AWS Cloud9 ve AWS Lambda üzerinde sunucusuz uygulamaları etkili bir şekilde oluşturmak, dağıtmak ve sürdürmek isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sunucusuz mimarinin temellerini anlayabilecektir.
• Sunucusuz uygulama geliştirme için AWS Cloud9'u kurabilecektir.
• AWS Lambda kullanarak sunucusuz uygulamalar geliştirebilecek, test edebilecek ve dağıtabilecektir.
• AWS Lambda'u API Gateway ve S3 gibi diğer AWS hizmetleriyle entegre edebilecektir.
• Sunucusuz uygulamaları performans ve maliyet verimliliği için optimize edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), histolojik dokular, kan hücreleri, algler ve diğer biyolojik örneklerle ilgili görüntüleri işlemek ve analiz etmek isteyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar araştırmacılar ve laboratuvar profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Fiji arayüzünde gezinme ve ImageJ’nin temel işlevlerini kullanma.
• Bilimsel görüntüleri daha iyi analiz için ön işleme ve geliştirme.
• Hücre sayımı ve alan ölçümü dahil olmak üzere görüntüleri nicel olarak analiz etme.
• Makrolar ve eklentiler kullanarak tekrarlayan görevleri otomatikleştirme.
• Biyolojik araştırmalarda özel görüntü analizi ihtiyaçları için iş akışlarını özelleştirme.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) AI modellerini Ollama üzerinde ince ayar yaparak özelleştirmek ve performanslarını artırmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama üzerinde AI modelleri için verimli bir ortam kurmak.
• Denetimli ince ayar ve pekiştirmeli öğrenme için veri setlerini hazırlamak.
• AI modellerini performans, doğruluk ve verimlilik açısından optimize etmek.
• Özelleştirilmiş modelleri üretim ortamlarına dağıtmak.
• Model iyileştirmelerini değerlendirmek ve sağlamlığını sağlamak.

Summery:

• Basics of IoT architecture and functions
• “Things”, “Sensors”, Internet and the mapping between business functions of IoT
• Essential of all IoT software components- hardware, firmware, middleware, cloud and mobile app
• IoT functions- Fleet manager, Data visualization, SaaS based FM and DV, alert/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Basics of IoT device communication with cloud with MQTT.
• Connecting IoT devices to AWS with MQTT (AWS IoT Core).
• Connecting AWS IoT core with AWS Lambda function for computation and data storage.
• Connecting Raspberry PI with AWS IoT core and simple data communication.
• Alerts and events
• Sensor calibration

Summary:

• Basics of IoT architecture and functions
• “Things”, “Sensors”, Internet and the mapping between business functions of IoT
• Essential of all IoT software components- hardware, firmware, middleware, cloud and mobile app
• IoT functions- Fleet manager, Data visualization, SaaS based FM and DV, alert/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Basics of IoT device communication with cloud with MQTT.
• Connecting IoT devices to AWS with MQTT (AWS IoT Core).
• Connecting AWS IoT core with AWS Lambda function for computation and data storage using DynamoDB.
• Connecting Raspberry PI with AWS IoT core and simple data communication.
• Hands on with Raspberry PI and AWS IoT Core to build a smart device.
• Sensor data visualization and communication with web interface.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesindeki profesyonellere yönelik olup, yerel makinelerinde AI modellerini çalıştırmak için Ollama'u kurmayı, yapılandırmayı ve kullanmayı hedeflemektedir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama'un temellerini ve yeteneklerini anlamak.
• Yerel AI modellerini çalıştırmak için Ollama'u kurmak.
• Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak ve etkileşimde bulunmak.
• AI iş yükleri için performansı ve kaynak kullanımını optimize etmek.
• Çeşitli endüstrilerde yerel AI dağıtımı için kullanım senaryolarını keşfetmek.