Yapay Zeka ve Machine Learning

Yapay Zeka ve Machine Learning Eğitimi

Eğitime Genel Bakış

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (Machine Learning), günümüzün en hızlı büyüyen ve iş dünyasında en çok talep gören alanlarından biridir.
Bu eğitim, katılımcıları temelden ileri seviyeye taşıyarak, gerçek dünyadaki veri problemlerini çözebilen, uygulamalı yapay zekâ ve ML projeleri geliştirebilen bir uzman haline getirir.

Eğitim, canlı dersler ve video içeriklerle desteklenir ve katılımcılar, teorik bilgileri uygulama projeleriyle pekiştirir.

Kimler Katılabilir?

• Veri bilimi ve yapay zekâ alanına girmek isteyen öğrenciler ve profesyoneller

• Yazılım veya veri analizi alanında kariyerini güçlendirmek isteyenler

• Kurumsal ekipler için veri odaklı projelerde yetkinlik artırımı

• AI ve ML projeleri geliştirip iş süreçlerine uygulamak isteyen girişimciler

• Makine öğrenimi algoritmalarını öğrenerek problem çözme yeteneğini geliştirmek isteyen herkes

Eğitim İçeriği (10 Modül)

1. Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimine Giriş

• AI ve ML kavramları

• Tarihçe ve kullanım alanları

• Python ile ML ortamının kurulumu (Anaconda, Jupyter Notebook)

• Temel veri bilimi kütüphaneleri: NumPy, Pandas, Matplotlib

2. Veri Hazırlama ve Ön İşleme

• Veri toplama ve temizleme

• Eksik veri analizi ve doldurma

• Veri normalizasyonu ve ölçeklendirme

• Uygulama: Örnek veri seti ile ön işleme

3. Temel İstatistik ve Veri Analizi

• Temel istatistik kavramları

• Veri görselleştirme teknikleri

• Korelasyon ve dağılım analizi

• Uygulama: Veri keşfi ve görselleştirme

4. Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning)

• Regresyon algoritmaları: Linear Regression, Polynomial Regression

• Sınıflandırma algoritmaları: Logistic Regression, KNN, Decision Tree

• Model değerlendirme: Accuracy, Precision, Recall, F1 Score

• Uygulama: Basit tahmin ve sınıflandırma modeli

5. Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

• Kümeleme algoritmaları: K-Means, Hierarchical Clustering

• Boyut indirgeme: PCA (Principal Component Analysis)

• Uygulama: Müşteri segmentasyonu örneği

6. Derin Öğrenmeye Giriş (Deep Learning)

• Sinir ağlarının temelleri

• Keras ve TensorFlow kütüphanelerine giriş

• Basit yapay sinir ağı modeli oluşturma

• Uygulama: Görüntü veya sayı sınıflandırma

7. Doğal Dil İşleme (NLP)

• NLP kavramları ve uygulamaları

• Metin verisi ön işleme: Tokenization, Lemmatization, Stop Words

• Temel NLP modelleri: Bag-of-Words, TF-IDF

• Uygulama: Basit metin sınıflandırma

8. Model Değerlendirme ve Optimizasyon

• Overfitting ve underfitting kavramları

• Cross-validation ve hyperparameter tuning

• GridSearch ve RandomSearch kullanımı

• Uygulama: Model optimizasyonu

9. Proje Geliştirme ve Uygulama Senaryoları

• İş dünyasından örnek projeler: Tahmin, sınıflandırma, öneri sistemleri

• Veri toplama, işleme ve modelleme süreci

• Uygulama: Tam bir ML projesi adım adım

10. Final Projesi ve Sertifikasyon

• Öğrenilen tüm konuları birleştiren final projesi

• Örnek: Müşteri davranışı tahmini, satış tahmini, görüntü sınıflandırma

• Katılım sertifikası ve geri bildirim

Eğitimin Kazanımları

• Python ve ML kütüphanelerini etkin kullanabilme

• Temel ve ileri seviye makine öğrenimi algoritmalarını uygulayabilme

• Veri hazırlama, görselleştirme ve modelleme becerisi

• Gerçek dünya problemlerini AI ve ML ile çözme yetkinliği

• Kurumsal veya bireysel projelerde fark yaratacak uygulamalı bilgi

Neden Bu Eğitim?

• AI ve ML alanında profesyonel yetkinlik kazanırsınız

• Teoriyi pratiğe dönüştüren proje odaklı eğitim yaklaşımı

• Kurumsal katılımlarda içerik, şirketin ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilir

Hemen Başla!

Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi dünyasına adım atmak için şimdi doğru zaman!
Canlı ve video destekli bu tam kapsamlı eğitimle, sıfırdan ileri seviye AI ve ML uzmanlığına ulaş.