Yapay Zeka Uzmanlığı Eğitimi
Yapay Zeka Eğitimi ile öğrencilerimize yapay zekanın mantığını kavratmak ve yapay zekalar üzerinde proje üretebilen profesyoneller haline getirmektir. Bu eğitimde, karmaşık verileri analiz etme ve anlamlandırma, yapa zeka algoritmalarıyla gerçek hayat sorunlarını çözme gibi konular projeler ile öğretilir.
| Eğitim Süresi | 120 Saat |
|---|---|
| Eğitim Ortamı | Online |
Yapay Zeka Eğitimi Nedir?
Yapay Zeka Eğitimi, bilgisayar sistemlerinin insana benzeyen yöntemlerle öğrenmesini, düşünmesini, analiz etmesini ve karar verebilmesini öğretmeyi hedefleyen bir eğitimdir. Eğitim içerisinde veri setlerini analiz ederek makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme yöntemleri çalışılır.
Yapay Zeka Eğitiminin Amacı Nedir?
Yapay Zeka Eğitimi’nin amacı, öğrencilerimize yapay zekanın mantığını kavratmak ve yapay zekalar üzerinde proje üretebilen profesyoneller haline getirmektir. Bu eğitimde, karmaşık verileri analiz etme ve anlamlandırma, yapa zeka algoritmalarıyla gerçek hayat sorunlarını çözme gibi konular projeler ile öğretilir.
Yapay Zeka Eğitimini Neden Almalısınız?
Bu eğitim sayesinde şirketlerin günlük iş yüklerini azaltabilecek ürünlerden, gelecek planlarını makineler sayesinde daha isabetli yapmalarını sağlayacak projelere kadar geniş bir yelpazede çalışılabilir. Böylece tüm dünyada üst düzey şirketlerde çalışabilecek profesyonellerden olabilirsiniz. Bireylerin günlük kullanımlarına yönelik uygulamalar geliştirerek girişimcilik dünyasına adım atabilirsiniz.
Kimler Yapay Zeka Eğitimini Alabilir?
- Sıfırdan başlayarak Yapay Zeka alanında kendini geliştirmek isteyenler.
- Yapay zeka üzerine çalışmak isteyen yazılımcılar.
- Farklı sektörlerden olup yapay zekayı kendi sektörüne uygulamak isteyen profesyoneller.
Yapay Zeka Eğitiminin Kariyere Yararları Nelerdir?
- Modern yazılım projelerinde yer alma imkanı.
- Tüm sektörlere proje üretebilecek geniş bir sektör yelpazesi.
- Büyük projelerde yer alarak yüksek kazanç imkanı.
- Hem Türkiye’de hem de tüm dünyada çalışma fırsatı.
Eğitim Sonunda Hangi Beceriler Kazanılır?
- Python yazılım diliyle İleri Seviye projeler üretme.
- Big Data (Büyük Veri) üzerine veri bilimi çalışmaları yapma.
- Makine Öğrenmesi ile bilgisayara insan benzeri öğretim yapabilme.
- Derin Öğrenme ile dil modelleri, görüntü işleme gibi üst seviye projeler yapabilecek teknik uzmanlık.
-
Uncategorized
-
1. Python Core14Dersler ·
-
Python GirişYeni
-
Gerekli ortamların kurulumuYeni
-
Değişkenler, MetotlarYeni
-
Gömülü FonksiyonlarYeni
-
Fonksiyon ve MetotlarYeni
-
Listeler ve DemetlerYeni
-
SözlüklerYeni
-
KoşullarYeni
-
For DöngüsüYeni
-
While DöngüsüYeni
-
Kütüphane, Modül ve FrameworksYeni
-
Önemli kütüphanelerin kullanımıYeni
-
FonksiyonlarYeni
-
Temel Terminal KomutlarıYeni
-
-
2. Nesne Tabanlı Programlama6Dersler ·
-
Nesne Tabanlı Programlama TemelleriYeni
-
Sınıf ve NesnelerYeni
-
Metot OluşturmaYeni
-
Yapıcı MetotlarYeni
-
Miras AlmaYeni
-
KapsüllemeYeni
-
-
3. Veri Tabanı6Dersler ·
-
SQLite Veri TabanıYeni
-
Veri Tabanı OluşturmaYeni
-
Tablo OluşturmaYeni
-
CRUD İşlemleriYeni
-
Insert, Select, Delete, Update, Where, Lıke, And Ve OrYeni
-
Sqlite BrowserYeni
-
-
4. Streamlit4Dersler ·
-
Streamlit KurulumuYeni
-
Web Tabanlı Arayüz TasarlamaYeni
-
MetotlarıYeni
-
YayınlamaYeni
-
-
5. Python Api Entegrasyonu4Dersler ·
-
Json DiliYeni
-
XML DiliYeni
-
JSON ile API entegrasyonuYeni
-
XML ile API entegrasyonuYeni
-
-
6. Veri Analizi Numpy8Dersler ·
-
Numpy Nedir?Yeni
-
Vektörel İşlemler Nedir?Yeni
-
VektörlerYeni
-
MatrislerYeni
-
Matris MetotlarıYeni
-
Vektör MetotlarıYeni
-
Matrislerde Dört İşlem, Filtreleme, BirleştirmeYeni
-
Matris Oluşturma MetotlarıYeni
-
-
7. Veri Analizi Pandas21Dersler ·
-
Pandas TemelleriYeni
-
Veri TipleriYeni
-
DataFrameYeni
-
SerilerYeni
-
Index ve Columns KavramlarıYeni
-
MetotlarYeni
-
Seri MetotlarıYeni
-
DataFrame MetotlarıYeni
-
Group İşlemleriYeni
-
CSV ile DataFrame oluşturmaYeni
-
XLSX ile DataFrame OluşturmaYeni
-
SQL ile DataFrame OluşturmaYeni
-
DF Filtreleme İşlemleriYeni
-
DF StackYeni
-
Veri AnaliziYeni
-
Kaggle Platformunda ÇalışmaYeni
-
Pandas ile csv ve xlsx Çıktı AlmaYeni
-
Data PreprocessingYeni
-
Data NormalleştirmeYeni
-
DummiesYeni
-
DönüşümlerYeni
-
-
8. Veri Görselleştirme7Dersler ·
-
Matplotlib Kütüphanesi KurulumuYeni
-
Scatter GrafiğiYeni
-
Plot GrafiğiYeni
-
Bar GrafiğiYeni
-
Pie GrafiğiYeni
-
Stack GrafiğiYeni
-
Grafik KişiselleştirmeYeni
-
-
9. Makina Öğrenmesi15Dersler ·
-
Makina Öğrenmesi Temel KavramlarYeni
-
SkLearn KütüphanesiYeni
-
RegresyonYeni
-
SınıflandırmaYeni
-
Liner RegresyonYeni
-
Multi Liner RegresyonYeni
-
Ridge RegresyonYeni
-
Lasso RegresyonYeni
-
ElasticNetYeni
-
Logistic RegresyonYeni
-
Decision Tree AlgoritmasıYeni
-
Random Forest AlgoritmasıYeni
-
KNN AlgoritmasıYeni
-
Facebook ProphetYeni
-
Facebook Prophet ile Zamana Bağlı Tahminler ve GörselleştirmeYeni
-
-
10. Deep Learning (Derin Öğrenme)4Dersler ·
-
Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ve PerceptronYeni
-
Yapay Sinir Ağı NedirYeni
-
Ağırlıklar ve BiasYeni
-
Çalışma MekanizmasıYeni
-
-
11. Aktivasyon Fonksiyonları ve Geri Yayılım6Dersler ·
-
SigmoidYeni
-
SoftmaxYeni
-
ReluYeni
-
TanhYeni
-
LinearYeni
-
Leakly ReluYeni
-
-
12. Derin Öğrenme Modelleri (Keras, Tensorflow)6Dersler ·
-
Hiper Parametrelere GirişYeni
-
BatchYeni
-
EpochsYeni
-
Öğrenme KatsayısıYeni
-
L1, L2Yeni
-
OptimizerlarYeni
-
-
13. CNN3Dersler ·
-
Görüntü İşleme TemellerYeni
-
Model TeoriğiYeni
-
Model Kurma, Eğitim ve TestYeni
-
-
14. RNN2Dersler ·
-
Model TeoriğiYeni
-
Model Kurma, Eğitim ve TestYeni
-
-
15. LTSM2Dersler ·
-
Model TeoriğiYeni
-
Model Kurma, Eğitim ve TestYeni
-
-
16. Derin Öğrenme Modellerinde Arayüz Oluşturma