Deploying AI on Microcontrollers with TinyML Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), 5G ağlarının Edge AI uygulamalarını nasıl hızlandırdığını keşfetmek isteyen orta düzey telekom profesyonelleri, AI mühendisleri ve IoT uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• 5G teknolojisinin temellerini ve Edge AI üzerindeki etkisini anlamak.
• 5G ortamlarında düşük gecikmeli uygulamalar için optimize edilmiş AI modellerini dağıtmak.
• Edge AI ve 5G bağlantısını kullanarak gerçek zamanlı karar verme sistemleri uygulamak.
• Kenar cihazlarında verimli performans için AI iş yüklerini optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka alanında ileri düzeyde pratik uygulayıcılar, araştırmacılar ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Amaçları, Edge AI alanındaki en son gelişmeleri öğrenmek, yapay zeka modellerini kenar dağıtımı için optimize etmek ve çeşitli sektörlerdeki uzmanlık uygulamalarını keşfetmektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gelişmiş Edge AI model geliştirme ve optimizasyon tekniklerini keşfetmek.
• Yapay zeka modellerini kenar cihazlarına dağıtmak için son teknoloji stratejileri uygulamak.
• Gelişmiş Edge AI uygulamaları için özel araçları ve çerçeveleri kullanmak.
• Edge AI çözümlerinin performansını ve verimliliğini optimize etmek.
• Edge AI alanındaki yenilikçi kullanım durumlarını ve ortaya çıkan eğilimleri keşfetmek.
• Edge AI dağıtımlarında gelişmiş etik ve güvenlik hususlarını ele almak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli uygulamalar için AI modellerini uç cihazlara dağıtma konusunda pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler, veri bilimciler ve teknoloji meraklılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Uç bilişim ortamını kurup yapılandırabilecektir.
• Uç dağıtım için AI modelleri geliştirebilecek, eğitebilecek ve optimize edebilecektir.
• Uç cihazlarda pratik AI çözümleri uygulayabilecektir.
• Uç dağıtımlı modellerin performansını değerlendirebilecek ve iyileştirebilecektir.
• Edge AI uygulamalarında etik ve güvenlik hususlarını ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), Edge AI sistemleri için sağlam güvenlik önlemleri ve dayanıklılık stratejileri uygulamak isteyen ileri düzey siber güvenlik profesyonelleri, AI mühendisleri ve IoT geliştiricileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Edge AI dağıtımlarındaki güvenlik risklerini ve açıklıkları anlamak.
• Veri koruması için şifreleme ve kimlik doğrulama tekniklerini uygulamak.
• Siber tehditlere karşı dayanıklı Edge AI mimarileri tasarlamak.
• Kenar ortamlarında güvenli AI modeli dağıtım stratejilerini uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) canlı eğitim, akıllı tarım için Edge AI çözümleri geliştirmek ve uygulamak isteyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar tarım teknolojisi profesyonelleri, IoT uzmanları ve AI mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Hassas tarımda Edge AI'un rolünü anlamak.
• AI destekli bitki ve hayvan izleme sistemleri uygulamak.
• Otomatik sulama ve çevresel algılama çözümleri geliştirmek.
• Gerçek zamanlı Edge AI analitiği kullanarak tarımsal verimliliği optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi otonom sistem çözümleri için Edge AI'yı kullanmak isteyen orta seviyedeki robotik mühendisleri, otonom araç geliştiricileri ve yapay zeka araştırmacılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Otonom sistemlerde Edge AI'nın rolünü ve faydalarını anlayabilecekler.
• Gerçek zamanlı işleme için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecekler.
• Edge AI çözümlerini otonom araçlar, dronlar ve robotikte uygulayabilecekler.
• Edge AI kullanarak kontrol sistemlerini tasarlayabilecek ve optimize edebilecekler.
• Otonom yapay zeka uygulamalarında etik ve yasal hususları ele alabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Edge AI kavramından pratik uygulamaya, kurulum ve dağıtım dahil olmak üzere kapsamlı bir anlayış kazanmak isteyen orta düzeydeki geliştiriciler ve BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI'un temel kavramlarını anlayabilecektir.
• Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecektir.
• Edge AI modellerini geliştirebilecek, eğitebilecek ve optimize edebilecektir.
• Edge AI uygulamalarını dağıtabilecek ve yönetebilecektir.
• Edge AI'u mevcut sistemlerle ve iş akışlarıyla entegre edebilecektir.
• Edge AI uygulamasında etik hususları ve en iyi uygulamaları ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) düzenlenen canlı eğitim, gerçek zamanlı işlem için bilgisayarlı görü modellerini uygulamak ve optimize etmek isteyen orta düzeyden ileri düzeye bilgisayarlı görü mühendisleri, AI geliştiricileri ve IoT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Edge AI'ün temellerini ve bilgisayarlı görüdeki uygulamalarını anlamak.
• Gerçek zamanlı görüntü ve video analizi için derin öğrenme modellerini kenar cihazlarına dağıtmak.
• Model dağıtımı için TensorFlow Lite, OpenVINO ve NVIDIA Jetson SDK gibi çerçeveleri kullanmak.
• AI modellerini performans, güç verimliliği ve düşük gecikmeli çıkarım için optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), finans alanında orta düzeyde uzmanlığa sahip finans profesyonelleri, fintech geliştiricileri ve yapay zeka uzmanları için tasarlanmıştır. Amaçları, finans hizmetlerinde Edge AI çözümlerini uygulamaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Finans hizmetlerinde Edge AI'in rolünü anlayabilecektir.
• Edge AI kullanarak dolandırıcılık tespit sistemleri uygulayabilecektir.
• Yapay zeka odaklı çözümler aracılığıyla müşteri hizmetlerini iyileştirebilecektir.
• Risk yönetimi ve karar alma süreçlerinde Edge AI'i uygulayabilecektir.
• Finansal ortamlarda Edge AI çözümlerini dağıtabilecek ve yönetebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi sağlık çözümleri için Edge AI'i kullanmak isteyen orta seviyedeki sağlık profesyonelleri, biyomedikal mühendisleri ve yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık alanında Edge AI'in rolünü ve faydalarını anlayabilecekler.
• Sağlık uygulamaları için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecekler.
• Edge AI çözümlerini giyilebilir cihazlarda ve teşhis araçlarında uygulayabilecekler.
• Edge AI kullanarak hasta izleme sistemleri tasarlayabilecek ve dağıtabilecekler.
• Sağlık alanındaki yapay zeka uygulamalarında etik ve yasal hususları ele alabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), endüstri mühendisleri, üretim profesyonelleri ve endüstriyel otomasyonda Edge AI çözümleri uygulamak isteyen yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Endüstriyel otomasyonda Edge AI'nin rolünü anlayabilecektir.
• Edge AI kullanarak tahmini bakım çözümleri uygulayabilecektir.
• Üretim süreçlerinde kalite kontrolü için yapay zeka tekniklerini uygulayabilecektir.
• Edge AI kullanarak endüstriyel süreçleri optimize edebilecektir.
• Endüstriyel ortamlarda Edge AI çözümlerini dağıtabilir ve yönetebilir.

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), TinyML temellerini anlamak, uygulamalarını keşfetmek ve AI modellerini mikrodenetleyiciler üzerinde dağıtmak isteyen başlangıç seviyesindeki mühendisler ve veri bilimciler için tasarlanmıştır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• TinyML temellerini ve önemini anlamak.
• Hafif AI modellerini mikrodenetleyiciler ve uç cihazlar üzerinde dağıtmak.
• Düşük güç tüketimi için makine öğrenimi modellerini optimize etmek ve ince ayar yapmak.
• TinyML'i jest tanıma, anomali tespiti ve ses işleme gibi gerçek dünya uygulamaları için kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), enerji verimli donanımlarda yapay zeka destekli uygulamalar için TinyML tekniklerini uygulamak isteyen orta seviyedeki gömülü sistem mühendisleri, IoT geliştiricileri ve yapay zeka araştırmacılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TinyML ve uç yapay zekanın temellerini anlayabilecektir.
• Mikrodenetleyicilere hafif yapay zeka modelleri dağıtabilecektir.
• Düşük güç tüketimi için yapay zeka çıkarımını optimize edebilecektir.
• TinyML'u gerçek dünya IoT uygulamalarıyla entegre edebilecektir.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), tahmine dayalı bakım, anomali tespiti ve akıllı sensör uygulamaları için TinyML'i uygulamak isteyen orta düzey IoT geliştiricileri, gömülü sistem mühendisleri ve AI uygulayıcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• TinyML'in temellerini ve IoT'deki uygulamalarını anlamak.
• IoT projeleri için TinyML geliştirme ortamını kurmak.
• Düşük güçlü mikrodenetleyicilerde ML modelleri geliştirmek ve dağıtmak.
• TinyML kullanarak tahmine dayalı bakım ve anomali tespiti uygulamak.
• TinyML modellerini verimli güç ve bellek kullanımı için optimize etmek.