Deep Learning with TensorFlow in Google Colab Eğitimi
Google Colab, makine öğrenimi ve derin öğrenme görevleri için, özellikle TensorFlow gibi kütüphaneler kullanılarak ücretsiz kod çalıştırmanıza olanak tanıyan bulut tabanlı bir Jupyter notebook ortamıdır.
Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), derin öğrenme tekniklerini anlamak ve uygulamak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri ve geliştiriciler hedeflidir ve Google Colab ortamını kullanır.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Google Colab'ı derin öğrenme projeleri için kurmak ve gezinmek.
- Sinir ağlarının temellerini anlamak.
- TensorFlow kullanarak derin öğrenme modelleri uygulamak.
- Derin öğrenme modellerini eğitmek ve değerlendirmek.
- Derin öğrenme için TensorFlow'ün gelişmiş özelliklerini kullanmak.
Kurs Formatı
- Etkileşimli ders ve tartışma.
- Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
- Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.
Kurs Özelleştirme Seçenekleri
- Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
Eğitim İçeriği
Google Colab'a Giriş
- Google Colab'a Genel Bakış
- Google Colab'ı Kurma
- Google Colab Arayüzünde Gezinme
Deep Learning'a Giriş
- Derin öğrenmeye genel bakış
- Derin öğrenmenin önemi
- Derin öğrenmenin uygulamaları
Neural Networks'u Anlama
- Sinir ağlarına giriş
- Sinir ağlarının mimarisi
- Aktivasyon fonksiyonları ve katmanlar
TensorFlow ile Başlarken
- TensorFlow'e Genel Bakış
- Google Colab'da TensorFlow'ü Kurma
- Temel TensorFlow işlemleri
TensorFlow ile Deep Learning Modelleri Oluşturma
- Sinir ağı modelleri oluşturma
- Sinir ağlarını eğitme
- Model performansını değerlendirme
Gelişmiş TensorFlow Teknikleri
- Evrişimli sinir ağları (CNN'ler) uygulama
- Tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) uygulama
- TensorFlow ile transfer öğrenimi
Deep Learning için Veri Ön İşleme
- Eğitim için veri kümelerini hazırlama
- Veri artırma teknikleri
- Google Colab'da büyük veri kümelerini işleme
Deep Learning Modellerini Optimize Etme
- Hiperparametre ayarlaması
- Düzenlileştirme teknikleri
- Model optimizasyon stratejileri
İşbirlikçi Deep Learning Projeleri
- Notebook'ları paylaşma ve işbirliği yapma
- Gerçek zamanlı işbirliği özellikleri
- İşbirlikçi projeler için en iyi uygulamalar
İpuçları ve En İyi Uygulamalar
- Etkili derin öğrenme teknikleri
- Yaygın hatalardan kaçınma
- Model performansını artırma
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi hakkında temel bilgi
- Python programlama konusunda deneyim
Hedef Kitle
- Veri bilimcileri
- Yazılım geliştiricileri
Açık Eğitim Kursları 5 ve üzeri katılımcı gerektirir.
Deep Learning with TensorFlow in Google Colab Eğitimi - Booking
Deep Learning with TensorFlow in Google Colab Eğitimi - Enquiry
Deep Learning with TensorFlow in Google Colab - Danışmanlık Talebi
Danışmanlık Talebi
Danışanlarımızın Yorumları (4)
very friendly and helpful
Aktar Hossain - Unit4
Eğitim - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
The manual serverless setup. Also, I had no Idea sls web console exits, which is nice.
Rafal Kucharski - The Software House sp. z o.o.
Eğitim - Serverless Framework for Developers
All good, nothing to improve
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Eğitim - AWS Lambda for Developers
IOT applications
Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
Eğitim - Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
Yaklaşan Etkinlikler
İlgili Kurslar
Advanced Amazon Web Services (AWS) CloudFormation
7 SaatBu 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.
Amazon DynamoDB for Developers
14 SaatBu 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.
AWS IoT Core
14 SaatBu 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.
Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass
21 SaatBu 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.
AWS Lambda for Developers
14 SaatBu 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.
Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
21 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde) mikro hizmetleri Microsoft Azure Service Fabric (ASF) üzerinde oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Mikro hizmetleri oluşturmak ve yönetmek için bir platform olarak ASF'yi kullanmak.
- Temel mikro hizmet programlama kavramlarını ve modellerini anlamak.
- Azure içinde bir küme oluşturmak.
- Mikro hizmetleri şirket içinde veya bulutta dağıtmak.
- Canlı bir mikro hizmet uygulamasını ayıklamak ve sorun gidermek.
AWS CloudFormation
7 SaatBu 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.
Mastering DevOps with AWS Cloud9
21 SaatBu 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.
Fn Project
7 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sunucusuz uygulamalar ve hizmetler oluşturmak için Fn'i kullanmak isteyen programcılara ve geliştiricilere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Fn'i kurarak dizinleri ve işlevleri oluşturabilmek.
- Farklı programlama dilleri kullanarak uygulamalar oluşturabilmek.
- Geliştirme ve dağıtım aşamalarında sorunları çözmek için işlevleri izleyebilmek.
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
4 SaatSummery:
- 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
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「8 Hours Remote」
8 SaatSummary:
- 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.
OpenFaas for Developers
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (yerinde veya uzaktan) OpenFaas'u kullanarak, temel sunucu altyapısını yönetme endişesi duymadan olay güdümlü işlevler oluşturmak, derlemek, test etmek, ayıklamak ve dağıtmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- OpenFaas'u kurmak ve yapılandırmak.
- Tekrarlayan şablon kodlamasına gerek kalmadan herhangi bir ikili kodu veya programı sunucusuz bir işlev olarak paketlemek.
- AWS Lambda'dan ayrılmak ve kilitlenmeyi önlemek.
- Olay güdümlü işlevleri şirket içi bir sunucuya veya buluta dağıtmak.
Parallel Programming with OpenMP
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), OpenMP kullanarak paralel uygulamalar geliştirmek isteyen yazılım mühendislerine yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Fortran ile paralel programlamayı OpenMP içinde anlayıp kullanmak.
- Çok sayıda piksel ve karakter oluşturmak için fraktalları paralel olarak hesaplamak.
- Yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) sistemleri için SIMD uzantılarıyla vektör programlama uygulamak.
- Paylaşımlı bellek paralelliğini belirtmek için paralel bloklar eklemek.
Serverless Framework for Developers
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (yerinde veya uzaktan) Serverless Framework'i AWS ve diğer bulut platformlarında mikro hizmet uygulamaları oluşturmak ve dağıtmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Serverless Framework'i AWS Lambda gibi işlem hizmetleriyle çalışacak şekilde kurmak.
- Mikro hizmetleri farklı bulut platformlarına dağıtmanın karmaşıklığını ve maliyetini azaltmak.
- Olayları yayınlamak ve yakalamak ve işlevleri otomatik olarak yürütmek.
Serverless on Kubernetes Fundamentals
21 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kurumsal uygulamaları Kubernetes içinde sunucusuz bir yaklaşımla oluşturmak isteyen geliştiriciler ve DevOps mühendisler hedeflidir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Sunucusuz bir mimari ile geliştirmeye başlamak için Kubernetes sistemini kurmak ve yapılandırmak.
- Sunucusuz ortamların temel kavramlarını ve ilkelerini anlamak.
- Sunucusuz geliştirmeye gerekli olan araç zincirlerini kullanmak ve bunları Kubernetes bileşenleriyle entegre etmek.
- Python programlama dilinde becerilerini uygulamak ve bunu sunucusuz sistemleri uygulamak için kullanmak.
- Kubernetes üzerinde sunucusuz bir çerçeve aracılığıyla dağıtılan kurumsal uygulamaları güvence altına almak.
- DevOps görev işleme iş akışlarını optimize etmek için modern bulut bilişim yöntemlerini kullanmak.