Artificial Intelligence Implementation Boot Camp Eğitimi

Eğitimimize katılarak işletmenizde makine öğrenimi ve yapay zeka özelliklerinin benimsenmesine nasıl katkıda bulunacağınızı öğrenin!

"Artificial Intelligence Implementation Boot Camp" eğitimi ile gerçekliği efsaneden ayırmayı ve gerçek dünya uygulamalarını iş medyasındaki söylentilerden ayırmayı öğrenin. Bu eğitim, makine zekasını kendi iş stratejinize dahil etmek için geniş bir yönetim araçları yelpazesiyle hızlı bir şekilde donatılmanızı sağlayan hızlı tempolu, yoğun bir eğitimdir. "Yapay zeka" çok trend bir kavram ama makine öğrenimi ve diğer makine zekası hizmetlerinin ardındaki gerçek teknoloji son derece gerçek! Önde gelen yönetim analistleri arasında yapay zeka ve makine öğreniminin çoğu teknoloji hizmetinde doğrudan aksatıcı olduğu konusunda geniş bir fikirbirliği olmasına rağmen, konu bu özelliklerin entegrasyonuna geldiğinde hala çok az pratik benimseme söz konusudur.

Adapte olmanın zorluklarının altında iyi bir neden de yatıyor! Bir makine zekası stratejisini yürütmek ve bundan somut değer elde etmek için gereken veri bilimi ve uygulama mühendisliği becerileri hala yalnızca birkaç kişinin etki alanında yer alıyor. Ancak Google'ın açık kaynaklı TensorFlow gibi araçlarının sürekli çevrim içi hale gelmesiyle, birdenbire doktora düzeyindeki yapay zeka biliminin çoğu, geliştirme ekiplerinin daha erişebileceği hizmetlerin içine yerleştirildi.

Bu eğitim size makine zekası ortamında nasıl gezinebileceğinizi ve kendi sorunlarınız için gerçek kullanım senaryolarını nasıl oluşturacağınızı öğretecektir. Bu eğitim ile birlikte pratik bir benimseme stratejisi için ne tür ekiplerin, rollerin, platformların ve araçların gerekli olduğunu öğreneceksiniz. Yapay zeka özellikleri için iyi aday projelerin profilini çıkarmayı ve yapay zekanın yararlı olabileceği iş fırsatlarını tespit etmeyi de öğreneceksiniz. Grup egzersizleri; diğer katılımcılarla fikir alışverişinde bulunmanıza ve kendi yaratıcı örneklerinize ulaşmak için birlikte çalışmanıza olanak tanıyacaktır. Bu eğitimde ele alınan ayrıntı düzeyi, yapay zeka ve makine öğrenimindeki son teknoloji hakkında kapsamlı bilgi sahibi olmanızı ve kendi ekiplerinizde gelecek senaryolarla yüzleşmeye hazır olmanızı sağlayacak!

"Artificial Intelligence Implementation Boot Camp" Eğitimine Kimler Katılmalı?

• BT Liderliği rolündeki herkes
• CIO'lar / CTO'lar
• Ürün Sahipleri ve Yöneticileri
• Geliştiriciler ve Uygulama Ekibi liderleri
• Proje ve Program Yöneticileri
• DevOps ve Otomasyon Mühendisleri
• Yazılım Yöneticileri ve Ekip Liderleri
• BT Operasyon Personeli

• Yapay zeka ve makine öğrenimi konularında gerçeği kurgudan ayırt edebilme
• Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin durumu hakkında akıllı görüşmeler yapmaya hazırlanma
• Makine öğreniminin iyi çalıştığı gerçek dünyadaki kullanım durumlarına maruz kalma
• Yapay zeka ve makine öğrenimi ile ilişkili araç ve teknoloji yığınlarında gezinmeye ve mühendislik ekibi üyelerinizle gereksinimler, ihtiyaçlar, yetenek ve maliyetler hakkında iletişim kurmaya hazırlanma
• Yapay zeka ve makine öğreniminin çeşitli yönlerini içerebilecek proje ve programların tasarlanması veya yönetilmesi
• Eğitimdeki kıdemli bir teknik uzmanın sorularınızın yanıtlarına erişimi
• Yapay zeka ve makine öğreniminin neleri yapmaya uygun olduğu ve neleri iyi yapmadığı konusunda bilgi sahibi olmak
• Yapay zeka ve makine öğreniminin bilimsel ve matematiksel bileşenleri hakkında okuryazar olabilme ve bilgili sahibi olma
• Farklı makine öğrenimi türlerini kapsamlı bir şekilde anlayarak işe geri dönme
• Diğer tarafların bağlamını veya önceliklerini anlayamayan farklı paydaş grupları arasındaki teknik kısıtlamaları ve iş kaygılarını aktarabilme
• Etkili yapay zeka ve makine öğrenimi uygulaması için gerekli becerileri bir araya getiren ekipler oluşturmaya ve liderlik etmeye hazırlanma

Giriş

1. Çalışma tanımları: Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, Veri Bilimi ve Büyük Veri 
2. Yapay Zekanın Durumu: Önemli analistlerin istatistiklerini ve tahminlerini özetlemek
3. Yapay zekayla ilgili yanlış bilgilerin özetlenmesi
4. İş piyasası üzerindeki etkiler
5. Günümüzün yapay zeka kullanım durumları
   1. Yapay zekanın iyi çalıştığı yerler/konular
   2. Yapay zekanın iyi çalışmadığı yerler/konular
6. Yüksek profilli kullanıcıların ortak noktası nedir?
7. Geçerli endişeleri ve riskleri ele almak

Case Study: Eğitimde; biri finans, biri sağlık bilimleri ve biri de genel operasyonlar olmak üzere üç gerçek dünya kullanım örnekleri vereceğiz. Küçük gruplar halinde vakaların sonuçlarını tartışacak ve sizin ve diğer katılımcıların kendi işlerinizde paralel fırsatları fark edip edemeyeceğinizi göreceksiniz.

 Büyük Veri Önkoşulu

• Büyük veri uygulamanızı değerlendirme
• Kullanılan araçların durumu – akıllı büyük veri yığınlarını anlama
  • Görselleştirme ve Analitik
  • Computing
  • Depolamak
  • Dağıtım ve Veri Depolama
• Yapay zeka için kurumsal veri mimarisini stratejik olarak yeniden yapılandırmak
• Veri mühendisliği uygulamalarını birleştirmek
• Öğrenme verileri olarak veri kümeleri
• Veri Kümelerinizdeki Önyargıyı Yenmek
• Bilgi Analizini Optimize Etmek
• Büyük miktarda veri toplamak için IoT'yi kullanma

Makine Öğrenimini Uygulama

1. Uygulama yapan bir yapay zeka ekibinin temel yapı taşlarını inceleyin
   1. İş ile ilgili vaka incelemesi
   2. Alan uzmanlığı
   3. Veri bilimi
   4. Algoritmalar
   5. Uygulama entegrasyonu
2. Makine Öğrenimi Model Yönetimini İyileştirme
3. Kullanılan araçların (tool'ların) durumu - akıllı makine öğrenimi yığınlarını anlama
4. Makine Öğrenimi Yöntemleri ve Algoritmaları
   1. Karar Şemaları
   2. Destek Vektör Makineleri
   3. Regresyon
   4. Naïve Bayes Sınıflandırması
   5. Gizlenmiş Markov Modelleri
   6. Rastgele Orman (Random Forrest)
   7. Tekrarlayan Sinir Ağları
   8. Evrişimsel Sinir Ağları
5. Doğrulama Setlerinin Geliştirilmesi
6. Eğitim Setlerinin Geliştirilmesi
7. Hızlandırılmış Eğitim
8. Makine Öğreniminde Kodlama Etki Alanı Uzmanlığı
9. Veri Bilimini Otomatikleştirme
10. Derin Öğrenme

Case study: TensorFlow - Makine öğrenimi özelliklerini entegre etmeye yönelik bir araç olarak Google'ın TensorFlow'una hep beraber göz atacağız! Bu case study'den TensorFlow'dan yararlanmak için gereken programlama becerilerini ve normal uygulama iş akışının etkilerini anlayarak çıkacaksınız.

Somut Değer Yaratmak

1. Otomasyon fırsatları
2. Otomasyonu, iş değiştirmeyi ve iş yaratmayı anlamak
3. İyileştirilmiş tahmin yoluyla gizli fırsatları bulabilmek
4. Üretim ve operasyonlar
5. Tedarik Zincirine Yapay Zeka Ekleme
6. Pazarlama ve Satış Uygulamaları
   1. Müşteri Davranışını Tahmin Edebilmek
   2. Müşterileri Verimli Bir Şekilde Hedefleyebilmek
   3. Potansiyel Müşterileri Yönetebilmek
   4. Yapay Zeka Destekli İçerik Oluşturabilmek
7. UX ve UI'yi geliştirme
8. Yeni Nesil İşgücü Yönetimi
9. Sonuçları Açıklamak, Anlamlandırmak

Case Study: 

Üç potansiyel başvuru için kriterlerin puanlanması etkinliği: Gruplar halinde makine öğrenimine yönelik uygulama kullanım örneklerini birlikte değerlendireceğiz.

-Tıbbi görüntüleme, 

-Elektronik tıbbi kayıtlar 

-Genomik. 

Her kullanım örneği, aşağıdakiler için bir puan kartına göre derecelendirilecek:

10. Veri miktarı
11. Veri kalitesi
12. Makine Öğrenmesi teknikleri

Müşteri deneyiminin bir parçası olarak makine zekası

1. IoT ve makine öğreniminin rolü
2. Müşteri ve kullanıcı ihtiyaçlarına dayalı projeler
3. Müşteri sorgularını yapay zeka ile ele alma
4. Empati odaklı müşteriyle yüz yüze eylemler oluşturma
5. Niyetleri indirgemek 
6. Kanal stratejinizin bir parçası olarak yapay zeka

Makine Zekası ve Siber Güvenlik

1. Makine Öğrenmesi (ML) güvenliğe nasıl yardımcı olabilir?
   1. Gelişmiş siber güvenlik analitiği
   2. Savunma stratejileri geliştirmek
   3. Tekrarlanan güvenlik görevlerini otomatikleştirme
   4. Sıfırıncı gün güvenlik açıklarını kapatabilmek
2. Saldırganlar makine öğrenimi ve yapay zekadan nasıl yararlanıyor?
3. Otomatik güvenlik kararlarına ve eylemlerine yönelik güven oluşturmak
4. Güvenlik katmanı olarak otomatik uygulama izleme
5. Güvenlik Açıklarını Belirleme
6. Kırmızı Takım/Mavi Takım Test Senaryolarını Otomatikleştirme
7. Önceki güvenlik ihlallerinden sonra yapay zekanın modellenmesi
8. Olay Yanıtlarını Otomatikleştirme ve Kolaylaştırma
9. Kötü amaçlı yazılımları ve APT'leri tespit etmek ve önlemek için derin öğrenme yapay zekası nasıl kullanılır?
10. Doğal dil işlemeyi kullanma
11. Dolandırıcılık tespiti
12. Uyumluluk testinin ve maliyetin azaltılması

Dahili Yetenek Boşluğunu Doldurmak

1. Teknolojik ve iş süreçlerinizi değerlendirmek
2. Yapay zeka ve makine öğrenimi araç zincirinizi oluşturma
3. Doğru yeteneğe sahip adayı işe almak
4. Yetenek geliştirmek
5. Yapay zekayı veri bilimci olmayan kişiler için nasıl daha erişilebilir hale getirebilirsiniz
6. Pilot projelerin başlatılması

Sonuç ve Rotanızı Çizmek

1. Gözden Geçirmek
2. Rotanızı Çizmek
3. Bir zaman çizelgesi oluşturmak
4. Tartışmayı Açmak