Google Cloud AI Eğitimi

Google Cloud AI Eğitimi

Google Cloud AI Eğitimi, kurumların yapay zeka ve makine öğrenmesi çözümlerini bulut altyapısı üzerinde geliştirmesine ve yönetmesine odaklanır. Eğitim kapsamında Vertex AI, AutoML ve Google Cloud AI servisleri ile model geliştirme, eğitme ve üretime alma süreçleri ele alınır.

Google Cloud AI servislerinin etkin kullanımı, veri analizi, doğal dil işleme ve görsel analiz gibi alanlarda ölçeklenebilir yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesine katkı sağlar.

Google Cloud AI Eğitim İçeriği

Vertex AI, AutoML ve AI servislerinin kullanımı ele alınır. Model oluşturma, veri işleme ve model dağıtım süreçleri üzerinde durulur.

Uygulama odaklı çalışmalar ile Google Cloud altyapısında yapay zeka projelerinin geliştirilmesi ve yönetilmesi hedeflenir.

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: