Machine Learning Engineer

Ön Koşul

Temel Python Bilgisi Gerekmektedir.

Eğitim Hakkında

Yapay zeka çok-disiplinli(multidisciplinary) ve uygulamalı bir uzmanlık alanıdır. Machine Learning Engineer programının odağı ağırlıklı olarak öğrenebilen algoritmalar diye bilinen Deep Neural Network (ANN) ve türevleri olacaktır. Machine Learning Engineer programı teorik temelleri de kapsamakla birlikte, uygulama yoğunluklu bir eğitimdir. Bu eğitim sadece bir yapay zeka modeli(algoritma) geliştirmeyi değil, geliştirilen bu modelin girişim ya da ticari amaçlı olarak production ortamına aktarılması süreçlerinin tamamını kapsamaktadır.

Geliştirme Araçları & Ortamı

  • Python (v3.x), CPython, CUDA, Flask, C++ (C++ ile TensorFlow & PyTorch)
  • Visual Studio Code, Jupyter Notebook, Google Colab,

AI Araçları

  • PyTorch

    • * PyTorch (v1.11+), PyTorch Lightning

    • * TorchScript, TorchServe
    • * Kornia (PyTorch-Based)
  • TensorFlow
    • * TensorFlow (v2.9.x), Keras
    • * TensorFlow Serving, TensorFlow.js, TensorFlow Lite
  • OpenCV (v4.5.x)

Cloud AI : Azure AI
Diğer Araçlar : NumPy, scikit-learn, Pandas, ONNX, Matplotlib, Seaborn ve dahası...

Kimler içindir?
Bu eğitim, hem endüstride hem de akademide önemli uygulamaları olan Python kullanarak makine öğrenimi veya derin öğrenmeyi öğrenmek isteyen herkese yöneliktir .

Sertifika:
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.

Eğitim İçeriği

Önemli Notlar

Program ücretlerine KDV dahil değildir.

Genel katılıma açık programların açılması için yeterli kontenjanın sağlanması gerekmektedir.

Kontenjan sağlanamadığı durumlarda BT Akademi programı açmama hakkını saklı tutar.

BT Akademi, duyrulmuş programların tarihlerini değiştirme hakkını saklı tutar. Programa kayıt olmuş kişiler bu değişikliklerden haberdar edilir.

Paylaş:
BİZİ ARAYIN
İLETİŞİM FORMU