Yapay zeka altyapısı ve platformları: Kenardan buluta

Verimli yapay zeka uygulamaları oluşturmak için, hem bunları çalıştıran fiziksel donanımları hem de onları yöneten yazılım çerçevelerini anlamanız gerekiyor. Doğru altyapıyı seçmek, yavaş bir prototiple yüksek ölçeklenebilir, maliyet etkin bir yapay zekâ sistemi arasındaki farkı ifade edebilir. Bu kurs, donanım hızlandırıcılarının ve yazılım kütüphanelerinin birlikte nasıl çalıştığını açıklayarak tüm yapay zeka teknolojisi yığınını size gösterir.Modellerin dev bulut veri merkezlerinde nasıl eğitildiğini ve kaynak kısıtlı kenar cihazlarına nasıl kurulduğunu net bir şekilde anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - CPU, GPU, TPU ve özel yapay zeka hızlandırıcılarının temel farklılıklarını anlayın. - Projeniz için doğru aracı seçmek için PyTorch ve TensorFlow gibi popüler makine öğrenimi çerçevelerini keşfedin. - AI modellerinin platformlar arası uyumluluk için ONNX gibi açık standartları kullanarak nasıl optimizasyon ve dağıtım yapıldığını öğrenin. - Kenar yapay zekasının mimarisini keşfedin, modelleri yerel olarak Nesnelerin İnterneti (IoT) ve mobil cihazlarda çalıştırın. - Vektör veritabanlarının rolü ve modern geri alma-arttırılmış üretim paternleri de dahil olmak üzere bulut altyapı gereksinimlerini inceleyin. - Yerli donanım, bulut tabanlı eğitim ve melez dağıtım stratejileri arasındaki takasları karşılaştırın. Yapay zeka hesaplamasının temel kavramlarıyla başlayacaksınız ve daha sonra donanım mimarileri, yazılım çerçeveleri ve dağıtım stratejilerine geçeceksiniz. Açık açıklamalar ve pratik tasarım senaryoları aracılığıyla, uçtan uca yapay zeka sistemlerini nasıl tasarlayacağınızı öğreneceksiniz Bu kurs, modern yapay zeka ekosistemini anlamak isteyen yeni başlayanlar, geliştiriciler ve teknoloji karar vericiler için tasarlanmıştır. Donanım mühendisliği veya gelişmiş makine öğrenimi alanında önceden tecrübe gerekmez. Yapay zeka sistemleri mimarisinin dünyasına adım atın ve bir sonraki akıllı uygulamanızı bugün planlayın.