- Ana Sayfa
- BT Eğitimleri
- Yapay Zeka ve Machine Learning
Yapay Zeka ve Machine Learning
Stok Kodu : EA578954.000,00 TL
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.