Google Cloud AI Eğitimi

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