Mikrodenetleyicilerde TinyML Nedir?
Mikrodenetleyicilerde TinyML Eğitimi
Mikrodenetleyicilerde TinyML sertifika programı, makine öğrenmesi modellerini düşük güç tüketimli mikrodenetleyiciler üzerinde çalıştırmayı öğreten kapsamlı bir eğitimdir. Bu program; sensör verisi toplama, model eğitimi, TensorFlow Lite ile model dönüştürme ve mikrodenetleyicide model çalıştırma süreçlerini uçtan uca ele alır. Donanım ve yazılım alanında temel bilgiye sahip mühendisler, gömülü sistem geliştiricileri ve meraklı öğrenciler için tasarlanmıştır. Programın sonunda katılımcılar, sesli komut tanıma ve görüntü sınıflandırma gibi gerçek dünya projelerini kendi mikrodenetleyici donanımlarında çalıştırabilecek düzeye ulaşır.
Eğitim, sıfırdan ileri seviyeye doğru yapılandırılmış bir öğrenme yolculuğu sunar; TinyML kavramlarından başlayarak mikrodenetleyici donanım temelleri, geliştirme ortamı kurulumu, sensör verisi ön işleme ve makine öğrenmesi temelleri gibi konuları adım adım işler. Teori ve pratiğin dengeli bir biçimde harmanlandığı programda, TensorFlow ile model eğitimi ve TensorFlow Lite dönüştürme süreçleri uygulamalı olarak öğretilir. Performans ve bellek optimizasyonu, iki uçtan uca proje ve ileri konularla birlikte katılımcılar dört temel beceri alanında yetkinlik kazanır: model geliştirme, model dönüştürme, gömülü sistem entegrasyonu ve optimizasyon. Gömülü yapay zekâ alanındaki yetenek açığı her geçen gün büyürken, bu program katılımcılara sektörde fark yaratacak pratik bir uzmanlık kazandırmak için tasarlanmıştır.
Mikrodenetleyicilerde TinyML Nedir?
TinyML, makine öğrenmesi modellerinin düşük güç tüketimli, sınırlı bellek ve işlemci kaynaklarına sahip mikrodenetleyiciler üzerinde çalıştırılmasını sağlayan bir disiplindir. Bu alan; model sıkıştırma, nicemleme (quantization), çıkarım optimizasyonu ve gömülü sistem entegrasyonu gibi konuları kapsar. TinyML'in temel amacı, bulut bağlantısına ihtiyaç duymadan verilerin kaynağında işlenmesini mümkün kılmaktır.
Günümüzde TinyML, akıllı ev cihazlarından endüstriyel sensörlere, giyilebilir sağlık takip cihazlarından tarım otomasyonuna kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır. Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarının sayısındaki hızlı artış ve düşük gecikme süresi ile veri gizliliği gereksinimleri, TinyML'i giderek daha kritik bir teknoloji hâline getirmektedir. Ayrıca, enerji verimliliği ve maliyet avantajları sayesinde, batarya ile çalışan cihazlarda yapay zekâ uygulamalarının yaygınlaşmasını sağlamaktadır.
Bu alanda uzmanlaşan bireyler; Python, TensorFlow, TensorFlow Lite ve gömülü C programlama gibi araçlarda yetkinlik kazanırken, aynı zamanda donanım kısıtları altında model tasarlama ve optimize etme becerisi geliştirir. Bu beceri seti, gömülü sistem mühendisliği, yapay zekâ geliştirme ve IoT çözüm mimarisi gibi alanlarda çalışan profesyoneller için büyük değer taşır. Araştırmacılar, ürün geliştiriciler ve teknoloji girişimcileri için de TinyML, yenilikçi ürünler ve hizmetler yaratma konusunda güçlü bir rekabet avantajı sunar.
Mikrodenetleyicilerde TinyML Hakkında Merak Edilenler
Hiç kod bilmeyen biri TinyML kursuna başlayabilir mi?
TinyML eğitimi süresince hangi mikrodenetleyici kartını kullanacağım?
TensorFlow Lite model dönüştürmede karşılaşılan en yaygın hatalar nelerdir?
- Model boyutu: Mikrodenetleyici belleğine sığmayacak kadar büyük modeller
- Desteklenmeyen operatörler: TensorFlow Lite'ın mikrodenetleyici sürümünde bulunmayan katmanlar
- Quantizasyon hataları: Tam sayıya dönüştürme sırasında hassasiyet kaybı
- Veri tipi uyumsuzluğu: Giriş/çıkış tensörlerinin beklenen tipte olmaması
Mikrodenetleyicide çıkarım yaparken bellek kullanımını nasıl optimize ederim?
Sesli komut tanıma için MFCC özellikleri nasıl çıkarılır?
Sensör verisi örnekleme hızını seçerken nelere dikkat etmeliyim?
TinyML sadece yüksek işlemcili cihazlarda çalışır diye düşünüyorum, yanlış mı?
Bu Eğitim Size Neler Kazandıracak?
- TinyML kavramını ve önemini analiz ederek, mikrodenetleyici tabanlı sistemlerdeki uygulama alanlarını değerlendirir.
- Mikrodenetleyici donanım bileşenlerini ve bellek/kısıtlamalarını tanımlayarak, TinyML projeleri için uygun donanım seçimini yapar.
- Geliştirme ortamını kurar ve ilk örnek TinyML uygulamasını mikrodenetleyici üzerinde başarıyla çalıştırır.
- Sensör verilerini toplar ve ön işleme adımlarını uygulayarak model eğitimi için hazır veri seti oluşturur.
- Makine öğrenmesi temel kavramlarını kullanarak, TensorFlow ile sınıflandırma veya regresyon modeli tasarlar ve eğitir.
- Eğitilen modeli TensorFlow Lite formatına dönüştürür ve mikrodenetleyici uyumluluğunu test ederek doğrular.
- Mikrodenetleyicide modeli gerçek zamanlı çalıştırır, sistem performansı ve bellek kullanımını optimize eder.
- Sesli komut tanıma veya görüntü sınıflandırma projesini mikrodenetleyici üzerinde uçtan uca tasarlayıp gerçekleştirir.
Müfredat
12 Ünite1. TinyML Nedir ve Neden Önemlidir?
1 saat
2. Mikrodenetleyici Donanım Temelleri
1 saat
3. Geliştirme Ortamı ve İlk Uygulama
1 saat
4. Sensör Verisi Toplama ve Ön İşleme
1 saat
5. Makine Öğrenmesi Temel Kavramları
1 saat
6. TensorFlow ile Model Eğitimi
1 saat
7. TensorFlow Lite ve Model Dönüştürme
1 saat
8. Mikrodenetleyicide Model Çalıştırma
1 saat
9. Performans ve Bellek Optimizasyonu
1 saat
10. Uçtan Uca Proje: Sesli Komut Tanıma
1 saat
11. Uçtan Uca Proje: Görüntü Sınıflandırma
1 saat
12. İleri Konular ve Gelecek Yönelimler
1 saat
Sınav – Mikrodenetleyicilerde TinyML
20 Soru • %70 Geçme • 30 dk
Tüm üniteleri ücretsiz aç
Hesap oluştur, kursa kaydol ve hemen ilk üniteden başla.
Sınav – Mikrodenetleyicilerde TinyML
20 Soru • Geçme: %70 • 30 dk
Kurs Süresi
720
Toplam Dakika
12
Ünite
1
Final Sınavı
~60
Dk / Ünite
Mikrodenetleyicilerde TinyML Sertifika Programı
Becerini Belgele
20 soruluk 30 dakikalık sınavı %70 ile geçen kişilere Mikrodenetleyicilerde TinyML Belgesi verilir.
CV'nde Fark Yarat
Sertifikanı CV'ne ekleyerek iş başvurularında profesyonel bir referans kazan, kalabalıktan sıyrıl.
Kariyerinde Avantaj
Global Enstitü sertifikaları insan kaynakları departmanlarınca tanınır, kariyer fırsatlarını artırır.
SERTİFİKA ÜCRETİ
Eğitim sonunda 20 sorudan oluşan 30 dakika süre sınırı bulunan online sınav uygulanmaktadır. Konuları tamamladıktan sonra sınav otomatik olarak karşınıza çıkmaktadır. Sertifika sınavını 100 üzerinden en az 70 alarak başarıyla tamamlayan kişilere Mikrodenetleyicilerde TinyML Belgesi (katılım sertifikası) verilmektedir. Hak edeceğiniz sertifikayı yukarıda sayılmış olan birçok sektör için iş başvurularınızda CV'nize ekleyebilir ve sertifikanızı bu interaktif eğitimi aldığınıza dair kanıt niteliğinde referans olarak kullanabilirsiniz.
Mikrodenetleyicilerde TinyML eğitim programıyla alacağınız Başarı Sertifikası, iş dünyasında kişisel ve mesleki gelişiminizi kanıtlayan bir değere sahiptir. CV'nize ekleyerek iş başvurularınızda önemli bir referans olabilir. Ayrıca, diğer özel eğitim kurumlarının sertifikalarıyla karşılaştırıldığında Global Enstitü sertifikaları, katılımcılarımıza çok daha uygun bir ücrete ulaştırılmaktadır.
Global Enstitü'nün bu alanda tanınmış bir kurum olduğunu bildikleri için insan kaynakları departmanları bu sertifikaları değerli bulur ve iş başvurularınızı olumlu değerlendirebilir. Bu nedenle, Global Enstitü'den aldığınız Mikrodenetleyicilerde TinyML eğitim sertifikası, iş başvurularınızı daha çekici hale getirebilir ve sizi iş dünyasında avantajlı bir konuma taşıyabilir.
Daha fazla bilgi edinmek için Destek sayfasına göz atmanızı öneririz.
7 Dilde Sertifika
Eğitimlerimizde başarı sertifikaları almak artık daha anlamlı ve küresel hale geldi. Türkçe, İngilizce, Almanca, Fransızca, İspanyolca, Arapça ve Rusça dillerinde sertifika alma fırsatıyla, dünya genelindeki öğrencilerimizin potansiyelini tam anlamıyla açıyoruz.
Neden 7 Dilde Sertifika?
-
01
Küresel Yetenek Geliştirme
Sertifikalarınızı 7 farklı dilde almak, dünya genelinde daha fazla insanla etkileşimde bulunurken iletişim becerilerinizi geliştirir. Bu, uluslararası arenada daha güvenli ve yetenekli bir şekilde faaliyet gösterebilmenizi sağlar.
-
02
Uluslararası İş Olanakları
İşverenler, birden fazla dilde sertifika almanızı küresel iş fırsatlarını yakalama yeteneği olarak değerlendirebilirler. Yeni işler ve projeler için daha fazla kapı açabilirsiniz.
-
03
Kültürel Zenginlik
Farklı dillerde sertifika alma fırsatı, farklı kültürlerle daha yakın ilişki kurmanızı ve dünya görüşünüzü genişletmenizi sağlar. Küresel perspektiflerinizi zenginleştirir ve kültürel anlayışınızı artırır.
-
04
Uluslararası Projelerde Yer Alma Yeteneği
Farklı dillerde sertifikalar, uluslararası projelerde daha etkili bir şekilde çalışabilmeniz için size avantaj sağlar. İş dünyasında liderlik yapma ve çeşitli projelerde yer alma şansınızı artırır.
-
05
Kendinizi Küresel Arenada Kanıtlama
Birden fazla dilde sertifikalarınız, yeteneklerinizi ve bilginizi dünya genelinde tanıtma fırsatı sunar. Uluslararası alanda tanınmış bir profesyonel olabilirsiniz.
Dil çeşitliliği, size dünya çapında fırsatlar sunuyor. Siz de uluslararası arenada kendinizi kanıtlamak istiyorsanız online Mikrodenetleyicilerde TinyML eğitim programına katılarak bizimle birlikte bu yolculuğa çıkın.
Sıkça Sorulan Sorular (S.S.S)
Bu eğitim ücretli mi?
Eğitime nasıl katılırım?
Eğitimi kendi hızımda alabilir miyim?
Sertifikamı nasıl alabilirim?
Onaylı Sertifikanın avantajları nelerdir?
Kariyerinize Güç Katın
Mikrodenetleyicilerde TinyML eğitimi ile yeni bir kariyer adımı atın. Sertifikanızı CV'nize ekleyin, iş başvurularınızda fark yaratın ve sektördeki yeni fırsatlara kapı aralayın.
BaşlaÖğrenci Yorumları
Henüz yorum yok
Bu eğitime kayıt ol, deneyiminin Mikrodenetleyicilerde TinyML hakkında yorum yapan ilk kişi sen ol.
Başla
