Yapay Zeka ile Savunma ve Güvenlik Sistemleri Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, savunma sanayii ve güvenlik kurumlarında yapay zeka tabanlı algılama, analiz ve karar destek sistemleri geliştiren ekipler için tasarlanmış ileri düzey bir programdır. Katılımcılar görüntü ve sinyal analitiği, sensör füzyonu, siber savunma, uç cihazlarda YZ, düşmanca saldırılara dayanıklılık ile test ve değerlendirme süreçlerini uluslararası normlar çerçevesinde uygular.

Neden Bu Eğitim?

Göreve Özgü Kapsam. Görüntü, sinyal ve siber veride savunma ortamının kısıtlarını dikkate alan yöntemleri bütüncül olarak ele alın.

Güvenilirlik Odağı. Düşmanca saldırılar, dağılım dışı veri ve belirsizliğe karşı sistemlerinizi test edip doğrulamayı öğrenin.

Hukuk ve Etik Çerçeve. NATO sorumlu kullanım ilkeleri, uluslararası insancıl hukuk ve anlamlı insan denetimini tasarıma yerleştirin.

“Savunmada yapay zekanın gücü, hızından çok insan denetiminde güvenilir, doğrulanabilir ve hesap verebilir kalabilmesinden gelir.”

Ön Koşullar

Python ve PyTorch — Python ile veri işleme ve PyTorch ile temel sinir ağı eğitimi deneyimine sahip olmak.
Makine Öğrenmesi — Sınıflandırma, nesne tespiti ve model değerlendirme metriklerine hakimiyet.
Sinyal ve Sistem — Temel sinyal işleme, olasılık ve durum kestirimi kavramlarına genel aşinalık.
GPU'lu Ortam — CUDA destekli GPU'ya sahip bir iş istasyonu veya kurum içi yalıtılmış hesaplama ortamı.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiSavunmada yapay zeka kullanım alanlarını tanımak, hukuki ve etik çerçeveyi kavramak ve gizlilik dereceli ortamlar için veri ve geliştirme süreçlerini tasarlamak.

Modül 1

Savunma ve Güvenlikte YZ Kullanım Alanları

İstihbarat, gözetleme ve keşif (ISR) analitiği
Siber savunma, elektronik harp ve spektrum yönetimi
Lojistik, kestirimci bakım ve eğitim simülasyonları
Sınır güvenliği ve kritik altyapı koruma senaryoları
Otonomi seviyeleri ve insan-makine takımı kavramı
Vaka: ISR iş akışında analist yükünün azaltılması

Modül 2

Hukuk, Etik ve Uluslararası Normlar

NATO Yapay Zekanın Sorumlu Kullanımı İlkeleri
Uluslararası insancıl hukuk: ayırt etme ve orantılılık
Anlamlı insan denetimi ve BM CCW tartışmaları
AB Yapay Zeka Yasası'nın askeri kapsam istisnası
Hesap verebilirlik, izlenebilirlik ve kayıt tutma
Tartışma: İnsan denetimi hangi noktada zorunludur?

Modül 3

Gizlilik Dereceli Ortamlarda Veri Yönetimi

Gizlilik dereceleri ve bilmesi gereken prensibi
Yalıtılmış (air-gapped) ağlarda geliştirme ortamı
Etiketleme süreçleri, kalite kontrol ve etiketçi güvenliği
Simülasyon ve sentetik veri ile veri kıtlığını aşma
Veri sürümleme: DVC ile yeniden üretilebilirlik
Atölye: Kapalı ağ için veri ve model akış tasarımı

Modül 4

Görev Kritik YZ Yaşam Döngüsü

Operasyonel ihtiyaçtan ölçülebilir model gereksinimine
Operasyonel tasarım alanı (ODD) tanımlama
Doğrulama ve geçerleme (V&V) planının erken kurgulanması
Model ve veri dokümantasyonu: model kartı, veri kartı
Konfigürasyon yönetimi ve sürüm izlenebilirliği
Atölye: Gözetleme sistemi gereksinim dokümanı ve köprü

Günün hedefiEO/IR ve SAR görüntülerde nesne tespiti ve değişim analizi yapmak, videoda çoklu nesne takibi kurmak ve farklı sensör verilerini füzyonla birleştirmek.

Modül 1

EO/IR Görüntülerde Nesne Tespiti

Hava ve uydu görüntüsünde küçük nesne tespiti sorunları
YOLO ailesi ve RT-DETR ile gerçek zamanlı tespit
Döndürülmüş kutu tespiti ve DOTA, xView veri setleri
Termal görüntü özellikleri ve alan uyarlaması
mAP, yanlış alarm oranı ve operasyonel eşik seçimi
Laboratuvar: Hava görüntüsünde araç tespit modeli

Modül 2

SAR Görüntü Analizi ve Değişim Tespiti

Sentetik açıklıklı radar (SAR) görüntü prensipleri
Benek gürültüsü, geometrik bozulma ve ön işleme
SAR görüntüde gemi ve yapı tespiti yaklaşımları
Çok zamanlı değişim tespiti: siyam ağları
Açık SAR veri kaynakları ve etiket kısıtları
Laboratuvar: Sentinel-1 ile liman aktivite değişimi

Modül 3

Video Analitiği ve Çoklu Nesne Takibi

Tespit tabanlı takip: SORT, DeepSORT ve ByteTrack
Kimlik korunumu, örtüşme ve yeniden tanıma
Kritik altyapıda perimetre ihlali ve anomali tespiti
Çok kameralı sistemlerde izlerin ilişkilendirilmesi
Takip metrikleri: MOTA, IDF1 ve HOTA
Laboratuvar: Tesis çevresi video analitiği hattı

Modül 4

Sensör Füzyonu ve Durum Kestirimi

Füzyon seviyeleri: veri, özellik ve karar düzeyi
Kalman, genişletilmiş Kalman ve parçacık filtreleri
Radar ve EO iz verilerinin ilişkilendirilmesi
Derin öğrenme tabanlı çok kipli füzyon mimarileri
Sensör kaybı ve bozuk veri durumunda sağlamlık
Laboratuvar: Radar ve kamera izlerinin füzyonu

Günün hedefiRF sinyallerini derin öğrenmeyle sınıflandırmak, siber saldırıları tespit etmek, açık kaynaklardan istihbarat çıkarmak ve kurum içi LLM'leri güvenle kullanmak.

Modül 1

RF Sinyal Analizi ve Spektrum İzleme

IQ verisi, spektrogram ve sinyal özellik çıkarımı
CNN ve dönüştürücülerle modülasyon sınıflandırma
RadioML veri setleri ve sentetik sinyal üretimi
Spektrum anomalisi ve karıştırma (jamming) tespiti
Düşük SNR koşullarında model başarımı
Laboratuvar: Spektrogram ile modülasyon tanıma modeli

Modül 2

Yapay Zeka ile Siber Savunma

Ağ trafiğinde anomali tabanlı saldırı tespiti
MITRE ATT&CK ile tespit kapsamı eşleştirmesi
Kayıt analitiği ve SOC alarm önceliklendirme
LLM destekli olay analizi ve tehdit istihbaratı özeti
Yanlış pozitif yönetimi ve analist geri bildirimi
Laboratuvar: Ağ akış verisiyle saldırı tespit modeli

Modül 3

Açık Kaynak İstihbarat ve Dil Analitiği

OSINT kaynakları, toplama etiği ve yasal sınırlar
Çok dilli varlık tanıma ve ilişki çıkarımı
Bilgi grafikleri ile olay ve aktör ilişkilendirme
Dezenformasyon kampanyası ve koordineli davranış tespiti
Görüntü ve video doğrulama, deepfake analizi
Laboratuvar: Haber akışından olay bilgi grafiği

Modül 4

Kurum İçi Büyük Dil Modelleri

Kapalı ağda açık ağırlıklı LLM kurulumu ve vLLM
Doktrin ve teknik dokümanlar için RAG mimarisi
Gizlilik derecesine göre belge erişim kontrolü
İstem enjeksiyonu ve veri sızıntısı riskleri
Yanıt doğrulama, kaynak gösterimi ve kayıt tutma
Laboratuvar: Teknik el kitapları için yerel RAG asistanı

Günün hedefiİnsansız sistemlerde otonomi mimarisini kavramak, simülasyon tabanlı karar destek araçları geliştirmek ve modelleri kısıtlı uç donanımlara verimli biçimde yerleştirmek.

Modül 1

İnsansız Sistemlerde Otonomi Mimarisi

Algılama, konumlama, planlama ve kontrol katmanları
GNSS erişimi olmayan ortamlarda görsel navigasyon
ROS 2 tabanlı modüler otonomi yazılımı
İnsan-makine takımı ve operatör iş yükü tasarımı
Arıza durumunda güvenli moda geçiş stratejileri
Demo: Simülasyonda insansız kara aracı görev akışı

Modül 2

Simülasyon ve Karar Destek Sistemleri

Oyun motoru tabanlı simülasyon ve dijital ikiz
Pekiştirmeli öğrenme ile simülasyonda politika eğitimi
Simülasyondan gerçeğe aktarım (sim-to-real) sorunu
Hareket tarzı analizi için karar destek görselleştirme
Öneri sistemlerinde açıklanabilirlik ve güven kalibrasyonu
Laboratuvar: Lojistik ikmal planlama için karar destek

Modül 3

Uç Donanımda Yapay Zeka

Boyut, ağırlık ve güç (SWaP) kısıtları
NVIDIA Jetson Orin ve FPGA tabanlı hızlandırıcılar
ONNX dışa aktarma ve TensorRT ile optimizasyon
INT8 niceleme, budama ve bilgi damıtma
Gecikme, verim ve doğruluk ödünleşimi ölçümü
Laboratuvar: Tespit modelinin uç cihaz için optimizasyonu

Modül 4

Kestirimci Bakım ve Platform Lojistiği

Motor ve alt sistem sensör verisiyle arıza tahmini
Kalan faydalı ömür (RUL) tahmini: NASA C-MAPSS
Yedek parça talep tahmini ve envanter optimizasyonu
Filo sağlık izleme panosu ve bakım planlama
Bakım kararlarında belirsizlik ve risk yönetimi
Laboratuvar: Turbofan motoru RUL modeli ve gün sonu

Günün hedefiYZ sistemlerini düşmanca saldırılara ve dağılım dışı koşullara karşı sınamak, test-değerlendirme sürecini kurmak ve bitirme projesiyle öğrenilenleri birleştirmek.

Modül 1

Düşmanca Makine Öğrenmesi ve Savunmalar

Kaçınma, zehirleme ve model çıkarma saldırıları
Fiziksel yama saldırıları ve kamuflaj etkileri
MITRE ATLAS ile YZ tehdit modellemesi
Adversarial Robustness Toolbox ile saldırı ve savunma
Düşmanca eğitim ve girdi dönüşümü savunmaları
Laboratuvar: Tespit modeline karşı kırmızı takım testi

Modül 2

Test, Değerlendirme, Doğrulama ve Geçerleme

Dağılım dışı (OOD) girdi tespiti ve reddetme
Belirsizlik kestirimi: topluluklar ve MC Dropout
Senaryo tabanlı test ve kapsama ölçütleri
Sahada operasyonel test ve kullanıcı kabul süreçleri
Güvenlik kritik yazılım standartlarıyla ilişkilendirme
Atölye: Gözetleme modeli için T&E planı hazırlama

Modül 3

YZ Tedarik Zinciri ve Program Yönetişimi

Önceden eğitilmiş model ve veri kaynağının güvenliği
Model köken bilgisi, imzalama ve yapay zeka SBOM'u
ISO/IEC 42001 ile YZ yönetim sistemi kurgusu
Yerlilik, veri egemenliği ve ihracat kontrol boyutları
Kurumsal savunma YZ yetkinlik yol haritası
Vaka: Açık kaynak modelin kapalı sisteme alınması

Modül 4

Bitirme Projesi ve Kapanış

Bitirme projesi: veri, model, füzyon ve T&E planı
Proje sunumları ve teknik kurul değerlendirmesi
Etik ve hukuki uyum kontrol listesinin uygulanması
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve laboratuvar materyallerinin teslimi
İleri öğrenme kaynakları ve kapanış

Eğitim Kazanımları

Sorumlu Tasarım — NATO ilkeleri, insancıl hukuk ve anlamlı insan denetimi gerekliliklerini sistem tasarımına yansıtabileceksiniz.
Güvenli Veri Süreci — Yalıtılmış ortamlarda etiketleme, sentetik veri ve sürümleme içeren güvenli veri akışları kurabileceksiniz.
Görüntü İstihbaratı — EO/IR ve SAR görüntülerinde nesne tespiti, değişim analizi ve video takibi modelleri geliştirebileceksiniz.
Sensör Füzyonu — Kalman filtreleri ve derin öğrenme ile farklı sensörlerden gelen verileri tutarlı bir duruma birleştirebileceksiniz.
Sinyal ve Siber — RF sinyallerini sınıflandırıp ağ trafiğinde saldırıları tespit eden YZ modelleri kurabileceksiniz.
Kurum İçi LLM — Kapalı ağda erişim kontrollü, kaynak gösteren ve kayıt tutan bir doküman asistanı tasarlayabileceksiniz.
Uç Yapay Zeka — Modelleri niceleme ve TensorRT ile SWaP kısıtlı donanımlarda gerçek zamanlı çalışacak şekilde optimize edeceksiniz.
Dayanıklılık ve T&E — Düşmanca saldırı testleri, OOD tespiti ve T&E planıyla sistemlerin güvenilirliğini doğrulayabileceksiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Savunma sanayii şirketlerinin yazılım
sistem ve YZ mühendisleri
güvenlik kurumlarının teknik ekipleri
Ar-Ge proje yöneticileri ile test ve değerlendirme uzmanları.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka ile Savunma ve Güvenlik Sistemleri Eğitimi kimler için uygundur?

Program; savunma sanayii şirketlerinin yazılım, sistem ve YZ mühendisleri, güvenlik kurumlarının teknik ekipleri, Ar-Ge proje yöneticileri ile test ve değerlendirme uzmanları için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi konuları kapsar?

Eğitim 5 tam gün ve 20 modülden oluşur. Normlar ve veri yönetimi, görüntü istihbaratı ve sensör füzyonu, sinyal ve siber analitik, otonom sistemler ve uç YZ, son gün dayanıklılık, test-değerlendirme ve bitirme projesi işlenir.

Laboratuvarlarda gizli veya kurumsal veri kullanılıyor mu?

Hayır. Genel katılımlı eğitimlerde yalnızca DOTA, xView, Sentinel-1, RadioML ve NASA C-MAPSS gibi açık veri setleri kullanılır. Kurum içi eğitimlerde uygulamalar kurumun güvenlik prosedürlerine uygun olarak kendi ortamında yürütülebilir.

Eğitimde hukuki ve etik boyutlar nasıl ele alınıyor?

NATO Yapay Zekanın Sorumlu Kullanımı İlkeleri, uluslararası insancıl hukukun temel prensipleri, anlamlı insan denetimi tartışmaları ve hesap verebilirlik gereklilikleri ilk günden itibaren sistem tasarımı ve test süreçleriyle ilişkilendirilerek işlenir.

Katılım için hangi ön bilgiler gerekiyor, sertifika veriliyor mu?

Python ve PyTorch deneyimi, makine öğrenmesi ve temel sinyal işleme bilgisi beklenir; laboratuvarlar için GPU'lu bir ortam gerekir. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım 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

YAPAY ZEKA İLE SAVUNMA VE GÜVENLİK SİSTEMLERİ EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Savunma ve Güvenlikte YZ Kullanım Alanları

Hukuk, Etik ve Uluslararası Normlar

Gizlilik Dereceli Ortamlarda Veri Yönetimi

Görev Kritik YZ Yaşam Döngüsü

EO/IR Görüntülerde Nesne Tespiti

SAR Görüntü Analizi ve Değişim Tespiti

Video Analitiği ve Çoklu Nesne Takibi

Sensör Füzyonu ve Durum Kestirimi

RF Sinyal Analizi ve Spektrum İzleme

Yapay Zeka ile Siber Savunma

Açık Kaynak İstihbarat ve Dil Analitiği

Kurum İçi Büyük Dil Modelleri

İnsansız Sistemlerde Otonomi Mimarisi

Simülasyon ve Karar Destek Sistemleri

Uç Donanımda Yapay Zeka

Kestirimci Bakım ve Platform Lojistiği

Düşmanca Makine Öğrenmesi ve Savunmalar

Test, Değerlendirme, Doğrulama ve Geçerleme

YZ Tedarik Zinciri ve Program Yönetişimi

Bitirme Projesi ve Kapanış

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Benzer Programlar

Yapay Zeka Güvenliğine Giriş Eğitimi

Yapay Zeka Kurumsal Strateji Yönetimi Eğitimi

Yapay Zeka Küresel Yönetişim Çerçeveleri Eğitimi