Sadece modelleri değil, uçtan uca zeka sistemlerini yönetin. SageMaker Pipelines, MLOps ve Deep Learning ile veriyi eyleme dönüştürün. YAPAY ZEKA ÇAĞINDA YERİNİZİ ALIN.
Bu eğitim, AWS ekosisteminde makine öğrenmesi süreçlerini sadece teorik olarak değil, gerçek dünya problemleri üzerinden otonom ve ölçeklenebilir sistemlere dönüştürmeyi hedefler. SageMaker Studio, MLOps otomasyonu ve ileri seviye veri mühendisliği pratiklerini bizzat uygulayarak bulutun zeka katmanını inşa etmeyi öğreneceksiniz.
Yapay zeka dünyası statik formüllerle değil, sürekli akan verilerle inşa edilir. Bu yüzden AWS ML müfredatımızı, model eğitiminden yaşam döngüsü yönetimine "eylem odaklı" bir yapıya taşıdık. En güncel MLOps döngüleri, SageMaker Pipelines ve derin öğrenme stratejileri ile zekayı kurmayı öğretiyoruz.
Veriyi sadece temizlemeyi değil, modellerin en iyi performansı vereceği şekilde otonom olarak işlemeyi öğreneceksiniz.
Modelin eğitiminden yayına alınmasına kadar her adımı otomatikleşen, hata payını minimize eden profesyonel boru hatları kurun.
// Vebende ML Engine
import sagemaker as sm
pipeline = sm.Pipeline()
pipeline.add_step("Train_CNN")
pipeline.add_step("Bias_Check")
pipeline.set_monitoring("Real-Time")
sm.deploy_auto("Production_v2")
Yapay zeka projeleri durmak bilmez. Bu yüzden her an yanınızdayız. Üç vardiyalı sistemimizle öğrenmeyi zamandan bağımsız kılıyoruz.
Pazartesi Salı | 09:00 - 13:00
Çarşamba Perşembe | 09:00 - 13:00
Haftada 8 Saat Canlı Eğitim
Pazartesi Salı | 14:00 - 18:00
Çarşamba Perşembe | 14:00 - 18:00
Haftada 8 Saat Canlı Eğitim
Pzt - Per | 20:00 - 22:00
Haftada 8 Saat Canlı Eğitim
Hafta içi topluluk kanallarımızdan gelen karmaşık model tuning problemleri ve MLOps hataları, hafta sonu canlı laboratuvar seanslarında uzmanlarımızla birlikte kodlanır. Sanayiye hazır modelleri birlikte eğitiriz.
Vebende Akademi'de yaptığınız her notebook ve tasarladığınız her ML pipeline Git repolarınızda ölümsüzleşir. Yapay zeka geliştirme disiplini kazandırır; eğitmenlerimizin Mimari Review destekleriyle profesyonel bir portfolyo inşa etmenizi sağlarız.
Tamamlayıcı Destek Gücü: Canlı Eğitimler + Uzman Mimarlar Topluluğu + Hafta Sonu Problem Çözüm Sınıfları + 7/24 Erişilebilir GPU Altyapısı = Kesintisiz Mühendislik Deneyimi.
Profesyonel yapay zeka ve sistem mimarisi yetkinliği.
Modellerin kendi kendini eğittiği, drift tespit edildiğinde otomatik olarak güncellendiği ve insan müdahalesi olmadan ölçeklendiği sistemler kurabileceksiniz.
ML altyapısını kodla yönetmek için en optimize modelleri (Feature Store, Pipelines veya Model Registry) seçebilecek, global ölçekli mimari kararlar verebileceksiniz.
Sadece kod yazan değil, zekayı ölçekleyen sistemler inşa edin.
AWS Certified Machine Learning Specialty eğitimi ile kariyerinizde en üst lige yükselin. Erken kayıt avantajları ile bu teknolojik sıçramayı kaçırmayın.
Vebende Akademi AWS ML Specialty müfredatından türetilmiş, uçtan uca veri bilimi yaşam döngüsü ve bulut yerel makine öğrenmesi mimarileri için optimize edilmiş teknik bilgi blokları.
AWS Machine Learning Specialty eğitimi, verinin makine öğrenmesi modelleri için yapılandırılmasını temel alır. Müfredat; Amazon S3 tabanlı veri gölü mimarilerini, AWS Glue ile ETL (Extract, Transform, Load) süreçlerini ve Amazon Kinesis ile gerçek zamanlı veri akış yönetimini kapsar. Mühendislik odağı; veri ön işleme, özellik seçimi (feature engineering) ve veri sızıntısını (data leakage) önleyecek boru hatlarının inşasıdır. Katılımcılar, ham veriyi model eğitimine hazır, yüksek kaliteli bir yakıta dönüştürme yetkinliği kazanırlar.
Akademi, Amazon SageMaker ekosistemini kullanarak modellerin oluşturulması, eğitilmesi ve ayarlanması süreçlerini teknik derinlikle sunar. Eğitimde; SageMaker yerleşik algoritmaları (XGBoost, DeepAR, BlazingText vb.), hiperparametre optimizasyonu (HPO) ve eğitim işlerinin (training jobs) yönetimi ana temalardır. Ayrıca, modellerin doğruluğunu (accuracy), hassasiyetini (precision) ve duyarlılığını (recall) ölçen metrik analizleri işlenir. Bu modül, kurumlara yüksek performanslı tahmin modellerini bulut ölçeğinde hızla ayağa kaldırma gücü kazandırır.
Vebende Akademi, eğitilen modellerin canlıya alınmasını (deployment) ve sürdürülebilirliğini bir mühendislik standardı olarak kurgular. SageMaker Endpoints üzerinden gerçek zamanlı çıkarım (inference), toplu dönüştürme (batch transform) ve çoklu model dağıtım stratejileri öğretilir. MLOps tarafında; model versiyonlama, SageMaker Pipelines ile otomasyon ve model sapmasını (data/model drift) izleyen SageMaker Model Monitor uygulamaları detaylandırılır. Amaç, modellerin zamanla performans yitirmesini engellemek ve sürekli iyileştirme döngüsünü (CI/CD for ML) kurmaktır.
Eğitim, makine öğrenmesi süreçlerini siber güvenlik ve yasal uyumluluk çerçevesinde korumayı kapsar. Verinin AWS KMS ile şifrelenmesi, IAM rolleriyle erişim yönetimi ve VPC izolasyonu kritik başlıklardır. Bireysel tarafta katılımcılar, AWS Machine Learning Specialty (MLS-C01) sertifikasına hazırlanarak "Machine Learning Architect" veya "AI Solution Architect" rollerine aday olurlar. Şirketler için bu uzmanlık; veriyi pasif bir varlıktan otonom kararlar üreten stratejik bir değere dönüştürmek ve güvenli bir AI ekosistemi inşa etmek demektir.