TinyML for IoT Applications 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, 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, 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), 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 eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi modellerini mikrodenetleyicilere TensorFlow Lite ve Edge Impulse kullanarak dağıtmak isteyen orta düzey gömülü sistem mühendisleri ve AI geliştiricileri için tasarlanmıştır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• TinyML'nin temellerini ve kenar AI uygulamaları için sağladığı faydaları anlamak.
• TinyML projeleri için bir geliştirme ortamı kurmak.
• Düşük güçlü mikrodenetleyiciler üzerinde AI modellerini eğitmek, optimize etmek ve dağıtmak.
• Gerçek dünya TinyML uygulamalarını hayata geçirmek için TensorFlow Lite ve Edge Impulse'ı kullanmak.
• AI modellerini güç verimliliği ve bellek kısıtlamaları için optimize etmek.

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.

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.