5 Kasım tarihinde 09.30 – 16.00 saatleri arasında düzenleyeceğimiz Machine Learning & Big Data Trainer, Google Cloud Türkiye iş birliği ile geliştirilen makine öğrenmesi ve büyük veri eğitimidir.
Eğitim tamamen ücretsiz olup tüm derslere katılan ve lab çalışmalarını tamamlayan katılımcılar ile katılım sertifikası paylaşılacaktır.
Eğitim online olarak Google Meets üzerinden gerçekleşecektir.
5 – 12 Kasım arasında katılımcıların tamamlaması için lab çalışmaları aktif olacaktır. Lablar komtas.qwiklabs.com üzerinden yayınlanacak, eğitimde aktarılan bilgilerin hands-on pratiğini yapma fırsatı olacaktır.
Lab Çalışmaları
- Exploring a BigQuery Public Dataset
- Creating a Streaming Data Pipeline for a Real Time Dashboard with Dataflow
- Predict Visitor Purchases with BigQuery ML
- Vertex AI: Predicting Loan Risk with AutoML
Eğitimde sınırlı kontenjan olacağı için katılamayacak olmanız durumunda bilgi vermenizi rica ederiz.
Büyük veri ve makine öğrenimi teknolojilerine giriş yapmak isteyenler için tasarlanmış bu eğitim, katılımcılara Google Cloud üzerinde veri analitiği ve makine öğrenimi çözümleri geliştirme konusunda temel bilgiler kazandırır. Eğitmen eşliğinde gerçek dünya senaryolarına dayalı uygulamalı derslerle, veri analizi, tahmine dayalı modeller oluşturma ve büyük verilerle çalışma yetkinlikleri geliştirilmektedir. Bu program, pratik uygulamalar ve proje tabanlı öğrenme ile gerçek dünya problemlerine odaklanır ve katılımcılara kariyerlerinde bir adım öne çıkmak için gerekli araçları sağlar.
İlginizi Çekebilecek Diğer İçeriklerimiz
MCP (Model Context Protocol), AI ajanlarının şirketinizin ERP, CRM ve veritabanı gibi sistemlerine standart ve güvenli bir şekilde bağlanmasını sağlayan açık bir protokoldür. Her sistem için ayrı entegrasyon kodu yazma zorunluluğunu ortadan kaldırır. Böylece bir AI ajanı, eğitildiği veriyle sınırlı kalmaz; kurumunuzun canlı verisine erişip işlem yapabilir.
Generative AI in corporate data operates using an architecture known as RAG (Retrieval-Augmented Generation). In this approach, company documents are converted into numerical vectors and stored in a vector database. When a query is made, the most relevant content is retrieved, and the language model generates its response based solely on these verified sources. The result is up-to-date, traceable, and hallucination-reduced responses without the need to retrain the model.
