İçereği Atla
Yapay Zeka Uzmanlığı Eğitimi

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 Core
    14Dersler ·
    • Python Giriş
      Yeni
    • Gerekli ortamların kurulumu
      Yeni
    • Değişkenler, Metotlar
      Yeni
    • Gömülü Fonksiyonlar
      Yeni
    • Fonksiyon ve Metotlar
      Yeni
    • Listeler ve Demetler
      Yeni
    • Sözlükler
      Yeni
    • Koşullar
      Yeni
    • For Döngüsü
      Yeni
    • While Döngüsü
      Yeni
    • Kütüphane, Modül ve Frameworks
      Yeni
    • Önemli kütüphanelerin kullanımı
      Yeni
    • Fonksiyonlar
      Yeni
    • Temel Terminal Komutları
      Yeni
  • 2. Nesne Tabanlı Programlama
    6Dersler ·
    • Nesne Tabanlı Programlama Temelleri
      Yeni
    • Sınıf ve Nesneler
      Yeni
    • Metot Oluşturma
      Yeni
    • Yapıcı Metotlar
      Yeni
    • Miras Alma
      Yeni
    • Kapsülleme
      Yeni
  • 3. Veri Tabanı
    6Dersler ·
    • SQLite Veri Tabanı
      Yeni
    • Veri Tabanı Oluşturma
      Yeni
    • Tablo Oluşturma
      Yeni
    • CRUD İşlemleri
      Yeni
    • Insert, Select, Delete, Update, Where, Lıke, And Ve Or
      Yeni
    • Sqlite Browser
      Yeni
  • 4. Streamlit
    4Dersler ·
    • Streamlit Kurulumu
      Yeni
    • Web Tabanlı Arayüz Tasarlama
      Yeni
    • Metotları
      Yeni
    • Yayınlama
      Yeni
  • 5. Python Api Entegrasyonu
    4Dersler ·
    • Json Dili
      Yeni
    • XML Dili
      Yeni
    • JSON ile API entegrasyonu
      Yeni
    • XML ile API entegrasyonu
      Yeni
  • 6. Veri Analizi Numpy
    8Dersler ·
    • Numpy Nedir?
      Yeni
    • Vektörel İşlemler Nedir?
      Yeni
    • Vektörler
      Yeni
    • Matrisler
      Yeni
    • Matris Metotları
      Yeni
    • Vektör Metotları
      Yeni
    • Matrislerde Dört İşlem, Filtreleme, Birleştirme
      Yeni
    • Matris Oluşturma Metotları
      Yeni
  • 7. Veri Analizi Pandas
    21Dersler ·
    • Pandas Temelleri
      Yeni
    • Veri Tipleri
      Yeni
    • DataFrame
      Yeni
    • Seriler
      Yeni
    • Index ve Columns Kavramları
      Yeni
    • Metotlar
      Yeni
    • Seri Metotları
      Yeni
    • DataFrame Metotları
      Yeni
    • Group İşlemleri
      Yeni
    • CSV ile DataFrame oluşturma
      Yeni
    • XLSX ile DataFrame Oluşturma
      Yeni
    • SQL ile DataFrame Oluşturma
      Yeni
    • DF Filtreleme İşlemleri
      Yeni
    • DF Stack
      Yeni
    • Veri Analizi
      Yeni
    • Kaggle Platformunda Çalışma
      Yeni
    • Pandas ile csv ve xlsx Çıktı Alma
      Yeni
    • Data Preprocessing
      Yeni
    • Data Normalleştirme
      Yeni
    • Dummies
      Yeni
    • Dönüşümler
      Yeni
  • 8. Veri Görselleştirme
    7Dersler ·
    • Matplotlib Kütüphanesi Kurulumu
      Yeni
    • Scatter Grafiği
      Yeni
    • Plot Grafiği
      Yeni
    • Bar Grafiği
      Yeni
    • Pie Grafiği
      Yeni
    • Stack Grafiği
      Yeni
    • Grafik Kişiselleştirme
      Yeni
  • 9. Makina Öğrenmesi
    15Dersler ·
    • Makina Öğrenmesi Temel Kavramlar
      Yeni
    • SkLearn Kütüphanesi
      Yeni
    • Regresyon
      Yeni
    • Sınıflandırma
      Yeni
    • Liner Regresyon
      Yeni
    • Multi Liner Regresyon
      Yeni
    • Ridge Regresyon
      Yeni
    • Lasso Regresyon
      Yeni
    • ElasticNet
      Yeni
    • Logistic Regresyon
      Yeni
    • Decision Tree Algoritması
      Yeni
    • Random Forest Algoritması
      Yeni
    • KNN Algoritması
      Yeni
    • Facebook Prophet
      Yeni
    • Facebook Prophet ile Zamana Bağlı Tahminler ve Görselleştirme
      Yeni
  • 10. Deep Learning (Derin Öğrenme)
    4Dersler ·
    • Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ve Perceptron
      Yeni
    • Yapay Sinir Ağı Nedir
      Yeni
    • Ağırlıklar ve Bias
      Yeni
    • Çalışma Mekanizması
      Yeni
  • 11. Aktivasyon Fonksiyonları ve Geri Yayılım
    6Dersler ·
    • Sigmoid
      Yeni
    • Softmax
      Yeni
    • Relu
      Yeni
    • Tanh
      Yeni
    • Linear
      Yeni
    • Leakly Relu
      Yeni
  • 12. Derin Öğrenme Modelleri (Keras, Tensorflow)
    6Dersler ·
    • Hiper Parametrelere Giriş
      Yeni
    • Batch
      Yeni
    • Epochs
      Yeni
    • Öğrenme Katsayısı
      Yeni
    • L1, L2
      Yeni
    • Optimizerlar
      Yeni
  • 13. CNN
    3Dersler ·
    • Görüntü İşleme Temeller
      Yeni
    • Model Teoriği
      Yeni
    • Model Kurma, Eğitim ve Test
      Yeni
  • 14. RNN
    2Dersler ·
    • Model Teoriği
      Yeni
    • Model Kurma, Eğitim ve Test
      Yeni
  • 15. LTSM
    2Dersler ·
    • Model Teoriği
      Yeni
    • Model Kurma, Eğitim ve Test
      Yeni
  • 16. Derin Öğrenme Modellerinde Arayüz Oluşturma



Bize Ulaşın