AWS DeepLens Eğitimi

Eğitim Hakkında

Kamera üzerinde çalışan derin öğrenme modelleri ve uç çıkarımı

Eğitim, AWS DeepLens ile uçta (edge) derin öğrenme çıkarımının mantığını anlatır. Cihaz mimarisi, proje şablonları (nesne algılama, yüz algılama, aktivite tanıma), SageMaker ile eğitilmiş modelin cihaza dağıtımı, Greengrass üzerinde çalışan çıkarım Lambda fonksiyonu, awscam modülü, MQTT ile sonuç yayınlama ve model optimizasyonu işlenir. DeepLens destek sonu yaşadığı için kavramlar Greengrass, Panorama ve SageMaker Edge ile ilişkilendirilir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; uç çıkarım mimarisi, model dağıtımı, çıkarım kodu ve güncel alternatif servisler örneklerle işlenir.

Seviye

Başlangıç Seviye — Derin öğrenme özellikli kamera, proje şablonları, model dağıtımı ve Greengrass tabanlı uçta çıkarım kavramlarını kapsayan giriş düzeyi yelpaze.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar örnek DeepLens projesini inceler, bir nesne algılama modelinin çıkarım Lambda kodunu okur ve sonucu MQTT test istemcisinde izler; cihaz donanımı yerine simülasyon ve kayıtlı örnekler kullanılabilir.

Neden Bu Eğitim?

📷Uçta yapay zeka

Görüntüyü buluta göndermeden cihaz üzerinde çıkarım yapmanın avantajlarını kavrarsınız.

🧠Model dağıtımı

SageMaker modelinin uç cihaza paketlenip dağıtılma sürecini öğrenirsiniz.

🔭Güncel alternatifler

DeepLens sonrası Panorama ve Greengrass ML seçeneklerini tanırsınız.

Anahtar Konular

aws deeplensdeeplens eğitimiedge aiuçta yapay zekagreengrassnesne algılamasagemaker model dağıtımıbilgisayarlı görü awsaws panoramamqtt çıkarım

“Yapay zekanın en etkili hali, veriyi doğduğu yerde anlamlandırabilmesidir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Temel bulut bilgisi

Temel makine öğrenmesi/derin öğrenme terimlerine (model, çıkarım, eğitim) genel aşinalık yeterlidir.

2

AWS hesabı

Uygulamalı laboratuvarlarda AWS DeepLens kaynakları oluşturabileceğiniz, bütçe uyarısı tanımlanmış bir AWS hesabı veya eğitmenin sağladığı lab hesabı gerekir.

3

Bilgisayar ortamı

Güncel bir tarayıcı, internet erişimi ve AWS CLI v2 kurabileceğiniz bir dizüstü bilgisayar yeterlidir.

4

Ek hazırlık

Python okuma yeteneği faydalıdır; fiziksel DeepLens cihazı gerekmez.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı cihaz mimarisini ve proje şablonlarının çalışma mantığını açıklar.

Modül 1

Cihaz ve Servis Mimarisi

Kamera, Intel işlemci ve GPU/Atom çıkarım
Cihazın AWS hesabına kaydı
Greengrass core olarak çalışması
Cihaz yazılım güncellemesi
Servisin güncel durumu
Alternatif donanım ve servisler

Modül 2

Proje Şablonları

Object detection, face detection
Activity recognition ve hot dog / not hot dog
Artistic style transfer
Proje bileşenleri: model + Lambda
Çıktı akışları (project stream)
Şablon kodunun incelenmesi

Modül 3

Derin Öğrenme Modelleri

CNN ile görüntü sınıflama özeti
Nesne algılama (SSD) çıktısı: sınıf, güven, kutu
MXNet ve TensorFlow model formatları
Model optimizasyonu (mo.optimize)
Doğruluk ve gecikme dengesi
Veri seti ve etiketleme

Modül 4

Greengrass Altyapısı

Greengrass grubu ve core cihaz
Lambda fonksiyonunun uçta çalışması
Yerel kaynaklar (kamera, model)
Abonelikler ve MQTT yönlendirme
Dağıtım (deployment) süreci
Çevrimdışı çalışma

Günün hedefiKatılımcı modeli projeye bağlayan çıkarım kodunu anlar ve güncel servislere uyarlama planı yapar.

Modül 1

SageMaker ile Model Hazırlama

SageMaker eğitim işi ve model artefaktı (S3)
Transfer learning ile özel sınıf
Model formatı ve paketleme
Ground Truth etiketleme genel bakış
Doğrulama metrikleri
Model sürümleme

Modül 2

Çıkarım Lambda Kodu

awscam modülü ve getLastFrame
awscam.Model ve doInference
Kare önişleme: yeniden boyutlandırma
Güven eşiği ve sonuç filtreleme
iot_client.publish ile MQTT çıktısı
Hata ve bellek yönetimi

Modül 3

Çıktıları İzleme

MQTT test istemcisinde sonuç izleme
Project stream ile canlı görüntü
CloudWatch logları
S3'e görüntü kaydı
IoT Rules ile bildirim
Gecikme ölçümü

Modül 4

Güncel Alternatifler

AWS Panorama kavramı ve durumu
Greengrass v2 ve ML bileşenleri
SageMaker Neo / Edge Manager yaklaşımı
Rekognition ile bulut tabanlı alternatif
Raspberry Pi / Jetson ile açık çözümler
Geçiş ve proje önerileri

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Uç çıkarım

Uçta derin öğrenme çıkarımının avantaj ve sınırlarını açıklayabilirsiniz.

🔧

Proje şablonu

DeepLens proje şablonlarının bileşenlerini analiz edebilirsiniz.

☁️

Model okuma

Nesne algılama modeli çıktısını (sınıf, güven, kutu) yorumlayabilirsiniz.

🔐

Greengrass kullanımı

Greengrass grubu, abonelik ve dağıtım mantığını anlayabilirsiniz.

📊

Model hazırlama

SageMaker artefaktının uç cihaza paketlenme sürecini açıklayabilirsiniz.

🚀

Çıkarım kodu

awscam ile çalışan çıkarım Lambda kodunu okuyup uyarlayabilirsiniz.

🧩

MQTT izleme

Sonuçları MQTT ve CloudWatch üzerinden izleyebilirsiniz.

🛠️

Alternatif seçimi

Panorama, Greengrass ve Rekognition arasından uygun yaklaşımı seçebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Bilgisayarlı görü ve yapay zekaya yeni başlayan geliştiriciler
öğrenciler
uç yapay zeka kavramlarını tanımak isteyen mühendisler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Bilgisayarlı görü ve yapay zekaya yeni başlayan geliştiriciler, öğrenciler ve uç yapay zeka kavramlarını tanımak isteyen mühendisler için uygundur.

DeepLens cihazı gerekir mi?

Hayır; servis yaşam sonuna ulaştığı için eğitim mimari, örnek proje kodu ve simülasyon üzerinden anlatılır.

Hangi alternatifler işlenir?

Greengrass v2 ML bileşenleri, Panorama kavramı, SageMaker Neo ve Rekognition gibi güncel çözümler karşılaştırılır.

Derin öğrenme bilgisi gerekli mi?

Hayır; temel kavramlar eğitimde sade anlatılır, Python kodu okuyabilmek yeterlidir.

Eğitim sonunda hangi belge verilir?

Katılımcılara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir. AWS'nin resmî sınavları için sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir; bu eğitim AWS DeepLens uygulama becerisine odaklanır ve sınav sonucu vaat etmez.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

INTRODUCTION TO AWS DEEPLENS EĞİTİMİ