Google Cloud AI Eğitimi

Google Cloud AI Eğitimi

Google Cloud AI, kurumların yapay zeka ve makine öğrenmesi çözümlerini ölçeklenebilir şekilde geliştirmesine ve entegre etmesine olanak tanır. Bu eğitim, Vertex AI, AutoML, AI Platform ve yapay zeka API’leri gibi araçları kullanarak model oluşturma, eğitme, değerlendirme ve üretime alma süreçlerini kapsamlı şekilde ele alır. Depar Akademi’nin Google Cloud AI Eğitimi, teknik ekiplerin yanı sıra veri odaklı karar alma süreçlerine katılan iş birimlerine de hitap eder. Görüntü işleme, doğal dil işleme (NLP), tahmine dayalı analiz gibi farklı alanlardaki kullanım senaryolarıyla desteklenen eğitim; kurumsal yapay zeka projelerinin temellerini sağlamlaştırmayı amaçlar.

Google Cloud AI Eğitim İçeriği

Katılımcılar, eğitim sonunda Google Cloud AI çözümlerini etkin biçimde kullanarak hem verimliliği hem de rekabet avantajını artırma becerisi kazanır.

Eğitim Süresi: 5  Gün

1. Gün: Google Cloud Platform ve AI Servislerine Giriş

  • Google Cloud Platform (GCP) Tanıtımı:

-GCP’nin genel yapısı ve AI/ML projelerinde kullanımı
-Google Cloud Console ile çalışmaya giriş
-Google Cloud’un AI ürünleri ve hizmetleri (AI Hub, Vertex AI, AutoML)

  • Bulut Tabanlı AI Çözümleri:

-GCP’de AI altyapısının avantajları
-Veri depolama ve işlem gücü ile AI entegrasyonu

  • İlk Proje:

-GCP üzerinde ilk AI projesini oluşturma ve çalıştırma (örnek bir veri seti ile AutoML kullanımı)

2. Gün: Vertex AI ve Makine Öğrenimi Modelleri

  • Vertex AI ile Makine Öğrenimi:

-Vertex AI Studio’nun tanıtımı ve kullanımı
-Model oluşturma, eğitim ve dağıtım süreçleri
-TensorFlow ve diğer popüler ML framework’leri ile entegrasyon

  • Uygulamalı ML Modeli Geliştirme:

-Vertex AI kullanarak kendi makine öğrenimi modelinizi eğitme
-Eğitim verileriyle modelin performansını artırma
-Model değerlendirme ve optimizasyon teknikleri

  • AutoML ile Model Eğitimi:

-AutoML kullanarak özel modeller oluşturma ve eğitme
-Görüntü, metin ve video analizine yönelik AutoML uygulamaları

3. Gün: Veri Hazırlama ve Google Cloud Storage ile Entegrasyon

  • Veri Hazırlama:

-AI projeleri için veri toplama, temizleme ve işleme teknikleri
-Google Cloud Storage (GCS) ile büyük veri setlerinin yönetimi
-Veritabanları ve GCS entegrasyonu

  • Dataflow ve Dataprep:

-Google Cloud Dataflow ile gerçek zamanlı veri işleme
-Dataprep ile verilerin temizlenmesi ve analize hazır hale getirilmesi

  • Veri Pipeline’ları:

-AI projelerinde veri pipeline oluşturma
-Google Cloud’da veri işleme ve veri hazırlama süreçlerini yönetme

4. Gün: Yapay Zeka API’leri ve Servisleri

• Hazır AI Servisleri ve API’ler:
o Google Cloud AI API’leri: Vision API, Speech-to-Text, Text-to-Speech, Natural Language API
o Bu API’lerin gerçek dünyadaki kullanım senaryoları

• Uygulamalı AI API Kullanımı:

-Google Vision API ile görüntü tanıma
-Speech-to-Text API ile sesli verilerin yazıya dönüştürülmesi
-Natural Language API ile metin analizi (duygu analizi, varlık çıkarımı)

  • Proje Geliştirme:

-Gerçek dünya problemlerine yönelik API tabanlı bir proje geliştirme

5. Gün: AI Proje Dağıtımı, Güvenlik ve Performans Optimizasyonu

  • Model Dağıtımı ve Ölçeklendirme:

-AI modellerini Google Cloud üzerinde ölçeklendirme ve dağıtma
-Model versiyonlama ve güncellemeler
-Kubernetes Engine ile AI uygulamaları çalıştırma
• AI Güvenliği ve Veri Gizliliği:
o AI projelerinde güvenlik önlemleri
o Google Cloud’un sunduğu güvenlik çözümleri (IAM, VPC)
o GDPR ve diğer veri gizliliği düzenlemeleri
• Performans Optimizasyonu:
o Bulut kaynaklarının verimli kullanımı
o Eğitim sürelerini ve maliyetleri düşürme teknikleri

Sizin İçin Doğru Eğitimi Bulalım!

Kurumunuza en uygun eğitim programını seçmek zor olabilir, ancak biz buradayız! Kısa bir bilgi paylaşarak, ihtiyaçlarınıza özel eğitim önerimizi hemen alın.

Google Cloud AI ile Yapay Zekayı Kurumunuzun Hizmetine Sunun!

Google Cloud AI Eğitimiyle Ekibinizi Uçtan Uca Yapay Zeka Geliştirme ve Uygulama Yetkinliğiyle Donatın.

  • Bizi Takip Edin: