Açıklama
Yapay zeka, yerine getirilmesi gereken görevleri insan zekasını taklit etmeye programlı olarak yapan ve insan zekasına entegre şekilde kendini iyileştirebilen makineler ve sistemlere denir.
YZ, dijitalleşen dünyamızda pek çok alanda farklı şekillerde hayat kolaylaştırıcı olarak faaliyet göstermektedir.
YZ uygulamalarını, yolda yürürken, yol tarifi ararken, müzik dinlerken, dil çevirirken, spor yaparken bile kullanıyor olmamıza rağmen bütün bunların yz ürünü olduğunun farkında olmuyoruz. Hatta yz uygulamalarının hayatımıza tam anlamıyla entegre olduğunu söylememiz de mümkün.
Akıllı telefonumuzun ekranını yüz tanıma kilidi ile açtığımız anda, doküman hazırlarken kullandığımız doküman aracı yazım yanlışımızı otomatik düzeltme önerisi olarak sunduğu anda ya da internet alışverişi yaparken genelde sağ alt köşede ‘’Size yardımcı olabilirim.’’ gibi bir metin ile bize yardım eden çevrim içi robotlarla karşılaştığımızda aslında yz varlığı ile karşı karşıya gelmekte olduğumuzun sadece birkaç örneği.
İnsan aklı ve yeteneklerinin robotikleşmiş hali olarak karşımıza çıkan yz ürünleri, artık insanlar gibi çalışmakta ve üretim yapmaktadır.
Bu eğitim ile yapay zekanın ne olduğunu ve nasıl bir çalışma mekanizmasına sahip olduğunu öğreneceksiniz.
Eğitim detaylı şekilde hazırlanmıştır ve 3 temel modülden oluşmaktadır.
Eğitim Hakkında
Eğitim Hedefleri:
- YZ’nın tam olarak ne olduğunu ve içeriğinde ne gibi kavramları kapsadığını görecek,
- YZ’nın sahip olduğu çalışma mekaniklerini ve yz uygulamalarının nasıl etkin yürütüleceğini öğrenecek,
- İş hayatında yz alanında yetkin olmanın nasıl bir avantaj sunduğunu kavrayacak,
- Dijital güvenlik alanında kullanılan yz uygulamalarının nasıl geliştirilebileceğini görecek,
- Günlük yaşantıda ve iş hayatında yz uygulamalarının nasıl kullanıldığını keşfedecek,
- YZ geliştirici yazılım ve kodlama terimlerini ve bu kodlama dillerinin hangi durumlarda kullanılacağını öğreneceksiniz.
Eğitim İçeriği:
1.VERİ ANALİZİ VE GÖRSELLEŞTİRME (1. MODÜL)
- Yapay Zeka’ya Giriş
YZ Yöntemleri
YZ Terimleri
YZ’nın Çalışma Alanları İnsan Modeli Üzerinden Yapay Zeka’yı Kavramak
Yapay Zeka Uygulamaları Geliştirmek İçin Kullanılan Teknolojiler
- Python Programlama Dili
Python Programlama Diline Genel Bakış
Python Geliştirme Ortamının Hazırlanması
Python Temelleri
Python ile Nesne Yönelimli Programlama (OOP)
Python ile Veritabanı İşlemleri Python ile Web & API Programlama Temelleri (ML Model Deployment için)
- Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri
Pandas
Numpy
Scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
- Veri Analizi ve Görselleştirme
Veri Analizi ve Görselleştirmeye Genel Bakış
Matplotlib Kütüphanesi
Seaborn Kütüphanesi
- Doğal Dil İşleme (NLP)
Doğal Dil İşlemeye Genel Bakış
NLTK Kütüphanesi
spaCy Kütüphanesi
- MAKİNE ÖĞRENMESİ (2. MODÜL)
- Genel Bakış
YZ’ya Giriş
YZ Yöntemleri
YZ Terimleri
YZ’nın Çalışma Alanları
İnsan Modeli Üzerinden YZ’yı Kavramak
YZ Uygulamaları Geliştirmek İçin Kullanılan Teknolojiler
- Olasılık ve İstatistik
- Data Preprocessing
- Regresyon
- Sınıflandırma
- Makine Öğrenmesi Modeli Geliştirmek
- Uçtan Uca Makine Öğrenmesi Uygulamaları
3.DERİN ÖĞRENME (MODÜL 3)
Bu eğitimin temel hedefleri, temel bilgisayar bilgisine sahip kişiler ve Bilgi Teknolojileri (IT) sektöründe çalışan uzmanlara yapay zeka konusunda sektörel farkındalık kazandırmak, Python programlama dili temellerini anlatmak ve yapay zeka yazılımları geliştirmek için gerekli olan en temel araçları uygulamalı olarak incelemektir.
- Derin Öğrenmeye Genel Bakış
- Derin Öğrenme Alt Başlık, Algoritma ve Gereksinimleri
- Neural Network’ü Anlamak
- DBM : Deep Boltzmann Machine
- DBN : Deep Belief Networks
- RNN : Recurrent Neural Networks
- LSTM : Long Short-Term Memory Network
- CNN : Convolutional Neural Network
R-CNN
Fast R-CNN
Faster R-CNN
Mask R-CNN
- TensorFlow ile Derin Öğrenme
- PyTorch ile Derin Öğrenme
- Computer Vision
Temeller
Computer Vision Araçları
OpenCV
- Computer Vision
- Deep Learning ile Computer Vision
- PyTorch + OpenCV
- TensorFlow + OpenCV
- Reinforcement Learning
- Bir Machine Learning Girişim Fikrini Hayata Geçirmek
Fikir Üretme
Fikir Analizi : Teknik Gerçekliklere Göre Analizi
Teknik Analiz : Teknik Planlamaların Yapılması ve Hesaplanması
Teknik Kadro : Proje Tipine Göre Teknik Kadroların Hazırlaması
Yönetim : AI Proje Yönetimi
Teknik Ölçekleme : Ürünün Binlerce Anlık Hizmet İçin Ölçeklenmesi
Eğitimi Kimler Almalı?
- Yapay Zeka konusunda meraklı ve yenilikçi teknolojilere hakim olmak isteyen herkes,
- Bilişim sektöründe çalışan ve bu alanda kendisini geliştirmek isteyenler,
- Bilgi teknolojileri (IT) sektöründe çalışan ve bu alanda kendisini geliştirmek isteyenler uzmanlar,
- Yapay zeka yazılımları geliştirmek isteyenler,
- Yapay zeka konusunda sektörel farkındalık kazanmak isteyen herkes katılabilir.
Gereksinimler
- Herhangi bir programlama dilinde tecrübe sahibi olmak.
- Python programlama dilinde bilgi ve tecrübe sahibi olmak.
- Yapay zeka teknik ve teorik temellerinde, temel düzeyde bilgi sahibi olmak.
- NumPy, Pandas, scikit-learn, PyTorch ve TensorFlow gibi temel kütüphaneler hakkında bilgi sahibi olmak.
Bu eğitimi kurumsal olarak planlayın!
Bu eğitim kurumunuza özel farklı sürelerde ve içerikte planlanabilir. Eğitim hedeflerini gerçekleştirmek için detaylı zengin içerik ve planlama için bizimle iletişime geçiniz.
