Getting Started with IoT (Internet of Things) and Augmented Reality Eğitimi

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), AR ve VR sistemlerine AI tekniklerini nasıl uygulayacaklarını öğrenmek isteyen başlangıç seviyesindeki profesyonellere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AI'nın temellerini ve AR/VR teknolojilerindeki rolünü anlamak.
• AR/VR deneyimlerini geliştirmek için temel AI destekli teknikleri keşfetmek.
• AR/VR uygulamalarında basit AI modellerini uygulamak.
• AR/VR'de etkileşimi ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için AI kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), ileri seviye profesyonellerin, performansı ve etkileşimi artırılmış yenilikçi AR/VR sistemleri oluşturmak için yapay zeka entegrasyonunda uzmanlaşmasını amaçlamaktadır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şu yetkinlikleri kazanır:

• Gelişmiş yapay zeka algoritmalarını AR/VR sistemlerine entegre ederek optimizasyon sağlayın.
• Yapay zeka destekli etkileşimli ortamlar ve nesneler geliştirin.
• Makine öğrenimini kullanarak kullanıcı deneyimini ve kişiselleştirmeyi iyileştirin.
• Gerçek zamanlı işlem ve performansı yapay zeka ile optimize edin.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), AI ve AR/VR teknolojilerini kullanarak öğrenciler için etkileşimli ve kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri tasarlamak isteyen orta düzey eğitim profesyonellerine yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Eğitimde AR/VR için AI'nın rolünü anlamak.
• Sürükleyici öğrenme ortamları için AR/VR çözümlerini uygulamak.
• AI kullanarak kişiselleştirilmiş eğitim sistemleri tasarlamak.
• Eğitimde AI'nın etik ve gizlilik endişelerini değerlendirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), gelişmiş oyun ve eğlence deneyimleri için AR/VR uygulamalarında yapay zekayı uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Oyun ve eğlence AR/VR uygulamalarında yapay zekanın rolünü anlamak.
• Sürükleyici ortamlarda yapay zeka destekli oyuncu olmayan karakterleri (NPC'ler) uygulamak.
• Yapay zeka algoritmalarıyla kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri oluşturmak.
• Gerçek zamanlı işleme için yapay zeka kullanarak AR/VR oyun sistemleri geliştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), tıbbi eğitim, cerrahi simülasyonları ve rehabilitasyon için yapay zeka (AI) ve artırılmış/sanal gerçeklik (AR/VR) çözümlerini uygulamak isteyen orta düzey sağlık profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Sağlık alanında AR/VR deneyimlerini geliştirmede AI'nın rolünü anlamak.
• Cerrahi simülasyonları ve tıbbi eğitim için AR/VR kullanmak.
• Hasta rehabilitasyonu ve terapisinde AR/VR araçlarını uygulamak.
• AI destekli tıbbi araçlarda etik ve gizlilik endişelerini keşfetmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), endüstriyel ortamlarda AI destekli AR/VR teknolojilerini uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Endüstriyel kullanım için AR/VR'ı geliştirmede AI'nın rolünü anlamak.
• Üretim ve bakım görevlerini optimize etmek için AR/VR çözümlerini uygulamak.
• AR/VR ortamlarında tahmine dayalı bakım için AI algoritmalarını entegre etmek.
• Çalışan eğitimini ve güvenliğini iyileştirmek için AI destekli AR/VR uygulamaları geliştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sanal içeriği gerçek dünyaya entegre ederek artırılmış gerçeklik uygulamaları oluşturmak ve geliştirmek isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ARCore uygulamaları geliştirmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Mobil uygulamalar için gerçekçi sanal deneyimler oluşturmak üzere UX tasarım yönergelerini anlamak.
• AR uygulamalarının performansını test etmek için sürükleyici simülasyonlar çalıştırmak.
• ARCore özelliklerini optimize ederek mevcut mobil uygulamaları geliştirmek.

ARToolKit, Augmented Reality (AR) uygulamaları oluşturmak için açık kaynaklı bir izleme kütüphanesidir. Windows, Linux, Mac, Android ve iOS'i destekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, ARToolKit ile artırılmış gerçeklikli bir mobil uygulama nasıl oluşturacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gerçek dünyaya sanal görüntüler yerleştiren bir mobil uygulama geliştirme
• Aydınlatmayı ayarlamak ve sorunları çözmek için videoyu ön işleme alma
• OpenCV, Unity, OpenSceneGraph ve mobil cihazın GPS'i, pusulası ve kamera kalibrasyon araçları dahil olmak üzere üçüncü taraf araçları ve işlevselliği ARToolKit ile entegre etme

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kursta geliştirilen mobil uygulama, Android ve/veya iOS'i hedefleyebilir. Tercihinizi belirtmek için lütfen bizimle iletişime geçerek ayarlama yapınız.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli sektörlerde verimliliği, gerçek zamanlı işlemeyi ve yeniliği sağlamak için IoT ve uç bilişimin potansiyelini anlamak isteyen orta düzeydeki BT profesyonelleri ve iş yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT ve uç bilişimin prensiplerini ve dijital dönüşümdeki rollerini anlayabilecektir.
• İmalat, lojistik ve enerji sektörlerinde IoT ve uç bilişim kullanım senaryolarını belirleyebilecektir.
• Uç ve bulut bilişim mimarileri ve dağıtım senaryoları arasındaki farkları ayırt edebilecektir.
• Tahmini bakım ve gerçek zamanlı karar verme için uç bilişim çözümleri uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki geliştiriciler, sistem mimarları ve akıllı veri işleme ve analiz yetenekleriyle IoT uygulamalarını geliştirmek için Edge AI'ü kullanmak isteyen sektör profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI'ün temellerini ve IoT'deki uygulamasını anlayabilecektir.
• IoT cihazları için Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecektir.
• IoT uygulamaları için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecektir.
• IoT sistemlerinde gerçek zamanlı veri işleme ve karar alma mekanizmalarını uygulayabilecektir.
• Edge AI'ü çeşitli IoT protokolleri ve platformlarıyla entegre edebilecektir.
• IoT için Edge AI'te etik hususları ve en iyi uygulamaları ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim Türkiye(çevrimiçi veya yerinde) ürün yöneticileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Amaçları, daha hızlı performans için kaynak ağdaki akıllı cihazları kullanarak veri yönetimini merkeziyetsizleştirmek için Edge Computing'i kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge Computing'in temel kavramlarını ve avantajlarını anlayabilecektir.
• Edge Computing'in uygulanabileceği kullanım durumlarını ve örnekleri belirleyebilecektir.
• Daha hızlı veri işleme ve azaltılmış operasyonel maliyetler için Edge Computing çözümleri tasarlayabilecek ve oluşturabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), IoT ve uç bilişim çözümlerini optimize etmek için Federated Learning'yı uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT ve uç bilişimde Federated Learning'nın prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Dağıtık yapay zeka işleme için IoT cihazlarına Federated Learning modellerini uygulayabilecektir.
• Uç bilişim ortamlarında gecikmeyi azaltıp gerçek zamanlı karar almayı iyileştirebilecektir.
• IoT sistemlerinde veri gizliliği ve ağ kısıtlamaları ile ilgili zorlukların üstesinden gelebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde Türkiye, katılımcılar NB-IoT’ün (aynı zamanda LTE Cat NB1 olarak da bilinir) çeşitli yönlerini, bir örnek NB-IoT tabanlı uygulama geliştirip dağıtırken öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NB-IoT’ün farklı bileşenlerini ve bir ekosistem oluşturmak için nasıl bir araya geldiklerini tanımlayabileceklerdir.
• NB-IoT cihazlarına yerleşik güvenlik özelliklerini anlayıp açıklayabileceklerdir.
• NB-IoT cihazlarını izlemek için basit bir uygulama geliştirebileceklerdir.

ThingsBoard, açık kaynaklı bir IoT platformudur ve IoT çözümleriniz için cihaz yönetimi, veri toplama, işleme ve görselleştirme imkanı sunar.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar ThingsBoard'i kendi IoT çözümlerine nasıl entegre edeceklerini öğreneceklerdir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• ThingsBoard'i kurma ve yapılandırma
• ThingsBoard'in temel özelliklerini ve mimarisini anlama
• ThingsBoard ile IoT uygulamaları geliştirme
• Telemetri cihaz verilerinin yönlendirilmesi için ThingsBoard'i Kafka ile entegre etme
• Birden fazla cihazdan veri toplamak için ThingsBoard'i Apache Spark ile entegre etme

Hedef Kitle

• Yazılım mühendisleri
• Donanım mühendisleri
• Geliştiriciler

Eğitim Formatı

• Kısmen ders, kısmen tartışma, alıştırmalar ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.