Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics Eğitimi

Bu kurs, Automotive Sektöründe Yapay Zeka'yı (vurgu Machine Learning ve Deep Learning) kapsamaktadır. Otomobillerde çeşitli durumlarda hangi teknolojinin (potansiyel olarak) kullanılabileceğini belirlemeye yardımcı olur: basit otomasyondan, görüntü tanımaya ve otonom karar almaya kadar.

Bu kurs, yöneticiler, çözüm mimarları, inovasyon yöneticileri, CTO'lar, yazılım mimarları ve uygulamalı yapay zeka ile gelişiminin en yakın öngörüsü hakkında genel bir bakışla ilgilenen herkes için oluşturulmuştur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), olasılık, istatistik, programlama ve makine öğrenimi alanlarında temel kavramları öğrenmek ve bunları yapay zeka geliştirmeye uygulamak isteyen yeni başlayan seviyedeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Olasılık ve istatistik alanındaki temel kavramları anlayacak ve bunları gerçek dünya senaryolarına uygulayabilecektir.
• Prosedürel, fonksiyonel ve nesne yönelimli programlama kodlarını yazabilecek ve anlayabilecektir.
• Sınıflandırma, kümeleme ve sinir ağları gibi makine öğrenimi tekniklerini uygulayabilecektir.
• Kural motorları ve uzman sistemleri kullanarak problem çözümü için yapay zeka çözümleri geliştirebilecektir.

Yapay Sinir Ağı, "akıllı" görevler gerçekleştirebilen Artificial Intelligence (AI) sistemlerin geliştirilmesinde kullanılan hesaplamalı bir veri modelidir. Neural Networks, kendileri de Yapay Zekanın (AI) bir uygulaması olan Machine Learning (Makine Öğrenimi - ML) uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. Deep Learning, Makine Öğreniminin bir alt kümesidir.

Bu kurs, yapay zekayı ve uygulamalarını 4 günde tanıtan bir eğitimdir. Bu kursu tamamladıktan sonra, isteğe bağlı olarak bir yapay zeka projesi gerçekleştirmek için ek bir gününüz olabilir.

Bu kurs, yapay zekayı ve Python programlama dili kullanılarak yapay zekanın uygulamalarını tanıtan 4 günlük bir eğitimdir. Bu kursun tamamlanmasının ardından bir yapay zeka projesi gerçekleştirmek için ek bir gün seçeneği bulunmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), profesyonel alanlarında verileri hazırlamak, modeller oluşturmak ve makine öğrenimi tekniklerini etkili bir şekilde uygulamak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri ve istatistikçilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli Machine Learning algoritmalarını anlayıp uygulayabilecekler.
• Verileri ve modelleri makine öğrenimi uygulamaları için hazırlayabilecekler.
• Sonradan analizler yapabilecek ve sonuçları etkili bir şekilde görselleştirebilecekler.
• Makine öğrenimi tekniklerini gerçek dünya, sektöre özgü senaryolara uygulayabilecekler.

Azure Bot Hizmeti, Microsoft Bot Framework ve Azure işlevlerinin gücünü birleştirerek akıllı botların hızlı bir şekilde geliştirilmesini sağlar.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Microsoft Azure kullanarak akıllı bir botu nasıl kolayca oluşturacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Akıllı botların temellerini öğrenecekler
• Bulut uygulamalarını kullanarak akıllı botlar oluşturmayı öğrenecekler
• Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK ve Azure Bot Hizmetini nasıl kullanacaklarını anlayacaklar
• Bot kalıplarını kullanarak botları nasıl tasarlayacaklarını anlayacaklar
• Microsoft Azure kullanarak ilk akıllı botlarını geliştirecekler

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Hobi Olanlar
• Mühendisler
• BT Profesyonelleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Yapay Sinir Ağları, "akıllı" görevler gerçekleştirebilen Artificial Intelligence (AI) sistemlerin geliştirilmesinde kullanılan hesaplamalı bir veri modelidir. Neural Networks, genellikle Machine Learning (ML) uygulamalarında kullanılır ve bunlar da yapay zekanın (AI) bir uygulamasıdır. Deep Learning, ML'nin bir alt kümesidir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Chainer kullanarak Python içinde sinir ağları oluşturmak ve eğitmek isteyen araştırmacılara ve geliştiricilere yöneliktir; böylece kodun hata ayıklanması kolaylaşır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sinir ağı modelleri geliştirmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Anlaşılır kaynak kodu kullanarak sinir ağı modellerini tanımlamak ve uygulamak.
• Yüksek performans için GPUlerden yararlanarak derin öğrenme eğitim modellerini optimize etmek için örnekleri yürütmek ve mevcut algoritmaları değiştirmek.

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.

Bir bot veya sohbet robotu, çeşitli mesajlaşma platformlarında kullanıcı etkileşimlerini otomatikleştirmek ve kullanıcıların başka bir insanla konuşmasına gerek kalmadan işleri daha hızlı halletmek için kullanılan bir bilgisayar asistanıdır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, bot geliştirme araçlarını ve çerçevelerini kullanarak örnek sohbet robotları oluşturarak bir bot geliştirmeye nasıl başlayacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Botların farklı kullanımlarını ve uygulamalarını anlayabilmek
• Bot geliştirmenin tüm sürecini anlayabilmek
• Bot oluşturmak için kullanılan farklı araçları ve platformları keşfedebilmek
• Facebook Messenger için örnek bir sohbet robotu oluşturabilmek
• Microsoft Bot Framework kullanarak örnek bir sohbet robotu oluşturabilmek

Hedef Kitle

• Kendi botlarını oluşturmakla ilgilenen geliştiriciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde) Deep Reinforcement Learning'nin temellerini öğrenmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir; bir Deep Learning Aracısı oluşturma sürecinde adım adım ilerleyeceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Deep Reinforcement Learning'nin temel kavramlarını anlayabilecek ve onu Machine Learning'ten ayırt edebilecektir.
• Gerçek dünya problemlerini çözmek için gelişmiş Reinforcement Learning algoritmalarını uygulayabilecektir.
• Bir Deep Learning Aracısı oluşturabilecektir.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) düzenlenmekte olup, otomasyon ve ötesi için akıllı robotik sistemler tasarlama, programlama ve konuşlandırma becerilerini geliştirmek isteyen orta düzey katılımcıları hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Physical AI ilkelerini ve robotik ve otomasyondaki uygulamalarını anlamak.
• Dinamik ortamlar için akıllı robotik sistemler tasarlamak ve programlamak.
• Robotlarda otonom karar alma için AI modellerini uygulamak.
• Robotik test ve optimizasyon için simülasyon araçlarını kullanmak.
• Sensör füzyonu, gerçek zamanlı işleme ve enerji verimliliği gibi zorlukları ele almak.

Akıllı bir Robot, çevresinden ve deneyimlerinden öğrenen ve bu bilgiye dayanarak yeteneklerini geliştiren Artificial Intelligence (AI) sistemdir. Smart Robots, insanlar ile işbirliği yapabilir, onlarla birlikte çalışabilir ve onların davranışlarından öğrenebilir. Ayrıca, yalnızca manuel işçilik değil, bilişsel görevleri de yerine getirme kapasitesine sahiptir. Fiziksel robotlara ek olarak, Smart Robots tamamen yazılım tabanlı olabilir, bir bilgisayarda herhangi bir hareketli parçası veya dünya ile fiziksel etkileşimi olmayan bir yazılım uygulaması olarak yer alabilir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar farklı türdeki mekanik Smart Robots'leri programlamak için kullanılan çeşitli teknolojileri, çerçeveleri ve teknikleri öğrenecek ve ardından bu bilgiyi kendi Akıllı Robot projelerini tamamlamak için uygulayacaklardır.

Kurs, her biri üç günlük dersler, tartışmalar ve canlı laboratuvar ortamında uygulamalı robot geliştirmeden oluşan 4 bölüme ayrılmıştır. Her bölüm, katılımcıların öğrendiklerini uygulamalarına ve göstermelerine olanak tanıyan pratik bir uygulamalı projeyle sonuçlanacaktır.

Kurs için hedef donanım, simülasyon yazılımı aracılığıyla 3B olarak simüle edilecektir. Robot İşletim Sistemi (ROS) ROS açık kaynak çerçevesi, C++ ve Python robotları programlamak için kullanılacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Robot teknolojilerinde kullanılan temel kavramları anlayabilmek
• Bir robot sistemindeki yazılım ve donanım arasındaki etkileşimi anlayıp yönetebilmek
• Smart Robots'ün temelini oluşturan yazılım bileşenlerini anlayıp uygulayabilmek
• Görebilen, algılayabilen, işleyebilen, kavrayabilen, gezinebilen ve sesli olarak insanlarla etkileşim kurabilen simüle edilmiş mekanik bir Akıllı Robot oluşturup çalıştırabilmek
• Deep Learning aracılığıyla bir Akıllı Robot'un karmaşık görevleri gerçekleştirme yeteneğini genişletebilmek
• Bir Akıllı Robot'u gerçekçi senaryolarda test edip sorun giderebilmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler

Kurs Formatı

• Kısmen ders, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı pratik

Not

• Bu kursun herhangi bir bölümünü (programlama dili, robot modeli vb.) özelleştirmek için lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.