Vertex AI ve MLOps prensipleriyle sadece modeller değil, dünya çapında ölçeklenen zeka ekosistemleri kurun. Geleceğin "Elite" AI mühendisi olma yolculuğunuz burada başlıyor.
Model eğitmek işin sadece %10'udur. Kalan %90; verinin yönetilmesi, otomatize edilmiş işlem hatları (Pipelines) ve otonom ölçeklenen altyapılardır. Bu eğitim, sizi "Kod Yazan" birinden "Zekayı Ölçekleyen" bir mimara dönüştürür.
AI Machine Learning Expert
Yapay zeka sistemleri dünyasında uzmanlığınızı tescilleyin.
Hemen Ön Kayıt OlModellerin laboratuvardan çıkıp sahaya inme zamanı geldi. GCP Machine Learning müfredatımız, MLOps prensipleri üzerine kuruludur. Vertex AI ekosisteminde model eğitiminden endpoint dağıtımına kadar tüm süreci otomatize ederiz.
Model yaşam döngüsünü Kubeflow tabanlı Vertex Pipelines ile yönetmeyi ve sürdürülebilir AI sistemleri kurmayı öğrenin.
Düşük gecikmeli endpoint'ler, online/offline feature store yönetimi ve otomatik ölçeklenen AI donanımları üzerine uzmanlaşın.
# Vebende MLOps Pipeline
def train_and_deploy(dataset):
model = vertex_ai.AutoMLTabularTrainingJob(
display_name="vebende-elite-model"
).run(dataset=dataset)
endpoint = model.deploy(
machine_type="n1-standard-4"
)
# Model Deployed to Global Edge
AI sistemleri durmaksızın öğrenir. Biz de öyle. 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 mimarileri ve MLOps problemleri, hafta sonu canlı laboratuvar seanslarında uzmanlarımızla birlikte kodlanır. Sanayiye hazır sistemleri birlikte inşa ederiz.
Vebende Akademi'de yaptığınız her model tasarımı ve MLOps akışı Git repolarınızda ölümsüzleşir. Profesyonel disiplin kazandırır; eğitmenlerimizin Mimari Review destekleriyle global bir portfolyo inşa etmenizi sağlarız.
ML mühendisliği ve otonom sistem mimarisi yetkinliği.
Modellerin manuel eğitiminden kurtulup, kendi kendini iyileştiren ve sürekli yayına alan (CI/CD for ML) sistemler kurabileceksiniz.
Vertex AI üzerinde milyonlarca isteğe cevap verebilen, düşük gecikmeli ve maliyet optimize edilmiş global AI altyapıları tasarlayabileceksiniz.
Komut bekleyen değil, komut üreten sistemler inşa edin.
Kariyer rotanızdaki en yaygın soruları yanıtlıyoruz.
Data Scientist daha çok modelin teorik başarısına odaklanırken, ML Engineer bu modelin üretimde hatasız, hızlı ve ölçeklenebilir çalışmasından sorumludur. Bu eğitim sizi "üretimdeki mimar" yapar.
Vertex AI, dünyanın en gelişmiş bütünleşik AI platformudur. Bu platformda uzmanlaşmak, sizi sadece bir model geliştiricisi değil, global ölçekli AI projelerini yönetebilen "Elite" bir mühendis yapar.
Demand Forecasting Swarm, Enterprise MLOps Hub ve GenAI Ajan sistemleri gibi tamamı canlıda koşan mimariler portfolyonuza eklenmiş olacak.
GCP Professional Machine Learning & MLOps eğitimi yılda sadece bir kez düzenlenir. Bu teknolojik sıçramayı kaçırmayın.
Vebende Akademi Professional ML Engineer eğitim içeriğinden türetilmiş; RAG, vektör veritabanları ve semantik arama motorları için optimize edilmiş teknik bilgi blokları.
ML Engineer uzmanlığı, sadece model eğitmek değil, bu modelleri üretim ortamında ölçeklenebilir ve sürdürülebilir sistemlere dönüştürmeyi kapsar. Sistem tasarımı; veri toplama boru hatlarından, modelin canlıya alınmasına (deployment) ve sürekli izlenmesine (monitoring) kadar tüm yaşam döngüsünü içerir. Vebende Akademi eğitimi, katılımcılara teknik borcu minimize eden ve yüksek trafik altında deterministik yanıt veren sarsılmaz ML mimarileri inşa etmeyi öğretir.
MLOps, DevOps prensiplerinin makine öğrenmesine uyarlanmış halidir. Bu disiplin, model versiyonlama, veri seti takibi ve modellerin otomatik olarak yeniden eğitilmesini (Continuous Training) sağlar. Vebende Akademi, katılımcılara TFX (TensorFlow Extended) veya Kubeflow gibi araçlarla otonom ML boru hatları kurmayı, model performansındaki sapmaları (drift) tespit ederek sistemin güncelliğini korumayı öğretir.
Büyük veri setleri üzerinde model eğitmek, dağıtık hesaplama stratejileri gerektirir. Eğitim müfredatı; çoklu GPU/TPU kullanımı, veri paralelliği (data parallelism) ve model paralelliği tekniklerini kapsar. Ayrıca, modellerin üretim ortamında hızlı çalışması için kuantizasyon (quantization), budama (pruning) ve bilgi damıtma (knowledge distillation) gibi model küçültme teknikleri detaylandırılır. Amaç, donanım kaynaklarını en verimli şekilde kullanarak yüksek performanslı modeller üretmektir.
Başarılı bir ML sisteminin temeli veridir. Eğitim kapsamında, yapılandırılmamış ham verilerin temizlenmesi, öznitelik mühendisliği (feature engineering) ve bu özniteliklerin merkezi olarak yönetildiği Feature Store mimarileri ele alınır. Veri kalitesi denetimi, şema validasyonu ve eğitim/test verisi ayrımı gibi kritik adımlar, modellerin önyargılardan (bias) arındırılmış ve genellenebilir olmasını sağlar. Vebende Akademi, veri akışlarını ML modelleri için optimize etme yetkinliği kazandırır.