Yapay Zeka Eğitimi
Yapay Zeka Eğitimi, yapay zekanın temellerinden ileri düzey konulara uzanan kapsamlı bir içerik sunar. Makine ve derin öğrenme, modern mimariler, büyük dil modelleri, RAG, MultiAgent sistemler ve Generative AI gibi başlıkların yanı sıra veri güvenliği, etik ve MLOps da teorik ve pratik yönleriyle ele alınır.
Grup projeleri ve vaka incelemeleri sayesinde katılımcılar, yapay zeka projelerini baştan sona yönetme becerileri kazanır ve sektörde rekabetçi çözümler üretebilecek uzmanlar olarak yetişir.
Yapay Zeka Eğitimi Nedir?
Bu eğitim, yapay zeka alanında son dönemde büyük ilgi gören Büyük Dil Modelleri (GPT, BERT vb.), Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve MultiAgent Sistemler konularını derinlemesine incelemeyi amaçlayan kapsamlı bir programdır. Eğitim boyunca katılımcılar, doğal dil işleme, veri sorgulama ve çoklu ajanlar arasındaki etkileşim gibi ileri seviye yapay zeka kavramlarının temelini ve pratik uygulamalarını öğrenirler.
Eğitimlerin Amacı Nedir?
- Büyük dil modellerinin mantığını ve kullanım senaryolarını aktararak özgün uygulamalar geliştirebilmelerini,
- RAG yaklaşımıyla veriye dayalı ve bağlam odaklı içerik üretme süreçlerini kavramalarını,
- Çoklu ajan sistemlerini tasarlama ve farklı yapay zeka ajanları arasındaki etkileşimi yönetme becerileri kazandırmayı amaçlar.
Neden Alınmalıdır?
- Yapay zeka projelerinde giderek artan ölçüde dil işleme ve etkileşimli sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır.
- İş dünyası, rekabetçi kalabilmek için yenilikçi çözümler üretebilen uzmanlara ihtiyaç duyar.
- Büyük dil modelleri, RAG ve MultiAgent teknolojileri, çeşitli sektörlerde (finans, e-ticaret, sağlık, üretim vb.) verimliliği ve müşteri memnuniyetini artırmaya yönelik yüksek potansiyele sahiptir.
Kimler Almalıdır?
- Veri bilimi, makine öğrenmesi veya yazılım geliştirme alanlarında çalışan ve kendini bu alanlarda geliştirmek isteyen uzmanlar,
- Yapay zeka projeleri üzerinde çalışan takım liderleri, yöneticiler veya proje yöneticileri,
- Kariyerini yapay zeka ve veri bilimi yönünde şekillendirmeyi hedefleyen üniversite mezunları veya son sınıf öğrencileri.
Kariyerlere Yararları Nelerdir?
- İleri düzey yapay zeka projelerinde görev alabilecek bilgi ve beceriye sahip olmak,
- NLP (Doğal Dil İşleme), RAG ve çoklu ajan sistemleri gibi yükselen trendlerde uzmanlaşmak,
- Farklı sektörlerde aranan ve yüksek talep gören pozisyonlara başvurma şansı yakalamak,
- Yeni iş kurma veya mevcut işi yapay zeka çözümleriyle dönüştürme imkanına sahip olmak.
Eğitim Sonrasında Hangi Kazanımlar Sağlanır?
- Büyük dil modellerinin iç yapısını ve farklı kullanım durumlarını anlama, uygulama becerisi,
- RAG temelli sistemleri tasarlama ve veriye dayalı içerik üretimi süreçlerini optimize etme yetkinliği,
- MultiAgent sistemlerde ajanlar arası koordinasyon, görev paylaşımı ve iletişim mekanizmalarını kurgulayabilme,
- Gerçek dünya senaryolarında yapay zeka çözümleri tasarlayabilecek, uygulayabilecek ve yönetebilecek düzeyde uzmanlık,
- Ekip çalışması, proje planlama ve yönetimi konularında deneyim kazanarak profesyonel projeleri başarıyla yürütebilme becerisi.
-
1. Python Programlamaya Giriş ve Temel Bilgiler7Lessons ·
-
Python Nedir ve Neden Önemlidir?Yeni
-
Geliştirme Ortamı KurulumuYeni
-
Python Temel SözdizimiYeni
-
- Değişkenler, Veri Tipleri (Listeler, Tuple'lar, Sözlükler)Yeni
-
- Koşullu İfadeler ve DöngülerYeni
-
- Fonksiyonlar ve ModüllerYeni
-
- Hata Yönetimi (Try/Except)Yeni
-
-
2. Veri Manipülasyonu için Popüler Kütüphaneler5Lessons ·
-
NumPy: Çok Boyutlu Diziler (Arrays) ve Temel İşlemlerYeni
-
Pandas: DataFrame Oluşturma ve YapılandırmaYeni
-
Veri Yükleme ve Okuma (CSV, Excel)Yeni
-
Veri Temizleme (Eksik Değerler, Aykırı Değerler)Yeni
-
Veri Filtreleme ve SorgulamaYeni
-
-
3. Makine Öğrenmesine Giriş6Lessons ·
-
Makine Öğrenmesi Temelleri (Denetimli, Denetimsiz, Takviyeli Öğrenme)Yeni
-
Veri Ön İşlemeYeni
-
- Ölçekleme (Standardizasyon, Normalizasyon)Yeni
-
- Kategorik Veri DönüştürmeYeni
-
Scikit-learn (Sklearn) TanıtımıYeni
-
Model Değerlendirme Metrikleri (Hata Kareleri, Doğruluk, Hassasiyet vb.)Yeni
-
-
4. Regresyon Algoritmaları5Lessons ·
-
Basit Doğrusal RegresyonYeni
-
Çoklu Doğrusal RegresyonYeni
-
Regresyon Modeli EğitimiYeni
-
Modelin Değerlendirilmesi ve Sorun GidermeYeni
-
Gerçek Hayat Veri Kümeleri ile UygulamalarYeni
-
-
5. Sınıflandırma Algoritmaları6Lessons ·
-
Makine Öğrenmesi Temelleri (Denetimli, Denetimsiz, Takviyeli Öğrenme)Yeni
-
Veri Ön İşlemeYeni
-
- Ölçekleme (Standardizasyon, Normalizasyon)Yeni
-
- Kategorik Veri DönüştürmeYeni
-
Scikit-learn (Sklearn) TanıtımıYeni
-
Model Değerlendirme Metrikleri (Hata Kareleri, Doğruluk, Hassasiyet vb.)Yeni
-
-
6. Yapay Zeka (AI) ve AI Ajanları11Lessons ·
-
Yapay Zekaya Giriş (LLM'ler, Üretken AI)Yeni
-
AI Ajan Kavramları ve MimarisiYeni
-
Tekil Ajan (Single Agent) MimarisiYeni
-
Çoklu Ajan (Multi-Agent) Sistem MimarisiYeni
-
AI Ajanları için Araçlar (Tools) ve YeteneklerYeni
-
LangChain Çerçevesine GirişYeni
-
LangChain Temel Bileşenleri (Models, Prompts, Parsers)Yeni
-
Chain OluşturmaYeni
-
LangChain AgentsYeni
-
Hafıza (Memory) YönetimiYeni
-
Gerçek Dünya Uygulamaları ile Proje GeliştirmeYeni
-
Impress Akademi Sertifika Programı
E-Devlet Onaylı Sertifika
Eğitim sonunda verilen e-devlet onaylı sertifikalar, resmi olarak geçerliliğe sahiptir ve kariyerinizde güçlü bir referans oluşturur.
- Resmi geçerliliğe sahip
- E-devlet sistemine entegre
- Resmi başvurularda kullanılabilir
Sertifier Onaylı Dijital Sertifika
Sertifier altyapısı ile hazırlanan dijital sertifikalarımız, kişiye özel seri numarasıyla oluşturulur ve dijital kütüphanenize eklenir.
- Kişiye özel seri numarası
- LinkedIn entegrasyonu
- PDF formatında indirilebilir
- Dijital kütüphane erişimi
Kariyerinize Değer Katın
Impress Akademi olarak eğitimlerimizin sonunda iki tür sertifika sunmaktayız:
E-Devlet Onaylı Sertifika
- Resmi geçerliliğe sahip
- E-devlet sisteminde kayıtlı
- Resmi başvurularda kullanılabilir
Sertifier Dijital Sertifika
- Benzersiz seri numaralı
- LinkedIn ve sosyal medyada paylaşılabilir
- Dijital kütüphanede saklanır
- PDF formatında indirilebilir