MLOps Engineering on AWS Eğitimi, kuruluşların makine öğrenmesi modellerini geliştirme, eğitme, dağıtma ve üretim ortamında yönetme süreçlerini otomatikleştirmesine yardımcı olan ileri düzey bir AWS eğitimidir. Eğitim, DevOps prensiplerini Machine Learning Operations (MLOps) yaklaşımıyla birleştirerek veri mühendisleri, veri bilimcileri, geliştiriciler ve operasyon ekipleri arasında verimli iş birliği oluşturmayı hedefler.

Katılımcılar, Amazon SageMaker, AWS CodeBuild, Apache Airflow, Kubernetes ve diğer modern MLOps araçlarını kullanarak uçtan uca makine öğrenmesi yaşam döngülerini tasarlamayı ve otomatikleştirmeyi öğrenir. Eğitim kapsamında model geliştirme, sürekli eğitim (Continuous Training), sürekli entegrasyon ve teslimat (CI/CD), model dağıtımı, performans izleme, veri ve model kayması (Data Drift & Model Drift) tespiti ile üretim ortamında model yönetimi gibi kritik konular ele alınır.

Gerçek dünya senaryolarına dayalı uygulamalı laboratuvarlar sayesinde katılımcılar, ölçeklenebilir, güvenli ve sürdürülebilir makine öğrenmesi operasyonları oluşturmak için gerekli teknik bilgi ve pratik deneyimi kazanır.

AWS Üzerinde MLOps Mühendisliği Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Bu eğitimi dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.

Önkoşullar

Zorunlu

AWS Technical Essentials
DevOps Engineering on AWS veya eşdeğer deneyim
Practical Data Science with Amazon SageMaker veya eşdeğer deneyim

Tavsiye Edilen

The Elements of Data Science
Machine Learning Terminology and Process
Python ve makine öğrenmesi süreçlerine aşinalık

Kimler Katılmalı

Bu eğitim aşağıdaki profesyoneller için uygundur:

MLOps Engineers
Machine Learning Engineers
ML Platform Engineers
Data Engineers
DevOps Engineers
Cloud Engineers
Data Scientists
Makine öğrenmesi modellerini operasyonel ortama taşıyan teknik ekipler

Neler Öğreneceksiniz

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

MLOps kavramını ve temel prensiplerini açıklayabilir.
DevOps ve MLOps arasındaki farkları anlayabilir.
Uçtan uca makine öğrenmesi iş akışları tasarlayabilir.
Amazon SageMaker ile otomatik ML pipeline'ları oluşturabilir.
Model geliştirme, eğitim, test ve dağıtım süreçlerini otomatikleştirebilir.
Sürekli model yeniden eğitimi (Continuous Retraining) süreçleri oluşturabilir.
Model paketleme ve dağıtım stratejileri geliştirebilir.
Üretim ortamında çalışan modelleri izleyebilir.
Veri kayması (Data Drift) ve model kaymasını (Model Drift) tespit edebilir.
Model yanlılığını (Model Bias) analiz edebilir.
İnsan denetimli yapay zekâ (Human-in-the-Loop AI) süreçleri geliştirebilir.

Eğitim İçeriği

1. Gün

Modül 0: Eğitime Giriş

Eğitim hedefleri
MLOps ekosistemi
AWS AI ve ML servislerine genel bakış

Modül 1: MLOps'e Giriş

Machine Learning Operations Temelleri

MLOps nedir?
MLOps hedefleri
Veri, model ve kod yönetimi
Kurumsal AI operasyonları

DevOps'tan MLOps'a Geçiş

DevOps ve MLOps karşılaştırması
Makine öğrenmesi yaşam döngüsü
MLOps iş akışları
Ekipler arası iletişim ve iş birliği

MLOps Kullanım Senaryoları

Üretim ortamı örnekleri
Kurumsal yapay zekâ projeleri
Operasyonel zorluklar ve çözümler

Modül 2: MLOps Geliştirme Süreçleri

ML Model Geliştirme

Model oluşturma
Model eğitimi
Model değerlendirme
Güvenlik ve yönetişim

Otomasyon ve Pipeline Tasarımı

Apache Airflow
Kubernetes
Workflow otomasyonu
CI/CD süreçleri

Amazon SageMaker ile MLOps

Amazon SageMaker
SageMaker Pipelines
Otomatik model yaşam döngüsü

Uygulamalı Laboratuvarlar

Bring Your Own Algorithm (BYOA)
MLOps Pipeline oluşturma
AWS CodeBuild ile model yayınlama

MLOps Action Plan Workshop

Kurumsal MLOps yol haritası
Organizasyonel dönüşüm planı

2. Gün

Modül 3: MLOps Dağıtım Süreçleri

Model Dağıtımı

Deployment operasyonları
Model paketleme
Sürüm yönetimi

Inference Stratejileri

Batch Inference
Real-Time Inference
Async Inference

SageMaker Production Variants

Canary Deployment
Blue/Green Deployment
Shadow Deployment

Edge AI ve Edge Deployment

Edge cihazlara model dağıtımı
Edge AI kullanım senaryoları

Uygulamalı Laboratuvarlar

Production Deployment
A/B Testing
Canary release uygulamaları

3. Gün

Modül 4: Model İzleme ve Operasyonlar

Model Monitoring

Model performans izleme
Gözlemlenebilirlik (Observability)
Operasyonel metrikler

Data Drift ve Model Drift

Veri değişimlerinin tespiti
Model performans düşüşleri
Drift yönetimi

Model Bias İzleme

Fair AI prensipleri
Bias tespiti ve azaltılması

Amazon SageMaker Model Monitor

SageMaker Model Monitor
Model Registry
Feature Store
Pipeline gözlemlenebilirliği

Human-in-the-Loop AI

İnsan denetimli karar mekanizmaları
Model doğrulama süreçleri

Uygulamalı Laboratuvarlar

Pipeline troubleshooting
Model monitoring
Drift detection
Bias analysis

Modül 5: Kapanış ve MLOps Yol Haritası

Eğitim özeti
Kurumsal MLOps stratejisi
En iyi uygulamalar
Gelecekteki AI operasyonları

Neden Bizi Seçmelisiniz

AWS Üzerinde MLOps Mühendisliği Turkmenistan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Turkmenistan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

MLOps Engineering on AWS Turkmenistan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

MLOps Engineering on AWS Turkmenistan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Turkmenistan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!

Neden bizi tercih ettiniz?

Bilginç'ten daha önce eğitim aldım ve memnun kaldım.

Daha önce farklı bir kurumdan aldığım eğitimden memnun kalmadım.

Diğer

IT departmanınızda kaç kişi çalışıyor?

0 – 50

50 – 250

250 – 1000

1000+

MLOps Engineering on AWS Turkmenistan Eğitimi

Önkoşullar

Zorunlu

Tavsiye Edilen

Kimler Katılmalı

Neler Öğreneceksiniz

Eğitim İçeriği

1. Gün

Modül 0: Eğitime Giriş

Modül 1: MLOps'e Giriş

Machine Learning Operations Temelleri

DevOps'tan MLOps'a Geçiş

MLOps Kullanım Senaryoları

Modül 2: MLOps Geliştirme Süreçleri

ML Model Geliştirme

Otomasyon ve Pipeline Tasarımı

Amazon SageMaker ile MLOps

Uygulamalı Laboratuvarlar

MLOps Action Plan Workshop

2. Gün

Modül 3: MLOps Dağıtım Süreçleri

Model Dağıtımı

Inference Stratejileri

SageMaker Production Variants

Edge AI ve Edge Deployment

Uygulamalı Laboratuvarlar

3. Gün

Modül 4: Model İzleme ve Operasyonlar

Model Monitoring

Data Drift ve Model Drift

Model Bias İzleme

Amazon SageMaker Model Monitor

Human-in-the-Loop AI

Uygulamalı Laboratuvarlar

Modül 5: Kapanış ve MLOps Yol Haritası

Neden Bizi Seçmelisiniz