Yapay Zeka Uzmanı Yetiştirme Programı’nı Academy Club ve Güney Marmara Kalkınma Ajansı ile ortak planladığımız eğitim serisini tamamladık.
Alanında uzman eğitmenimiz tarafından, Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi ve Balıkesir Üniversitesi’nde Veri Bilimi için Python Programlama Eğitimi verildi.
Academy Club Deep Learning Temel Seviye Eğitimi
Academy Club Deep Learning İleri Seviye Eğitimi
ACADEMY CLUB DEEP LEARNING EĞİTİM HEDEFLERİ
TEMEL SEVİYE
-Deep Learning temellerini öğrenmek,
-Yapay Sinir Ağları ve çalışma şekilleri hakkında genel bilgi edinmek; gerçek hayatta nasıl kullanıldıklarına dair bilgi edinmek,
-Python programlama diliyle derin öğrenme modelleri tasarlamak,
-Pytorch Tensors ve daha ileri seviye Pytorch fonksiyonlarını kavramak,
-Veri Bilimi Projelerinde dikkat edilmesi gerekenleri öğrenmek,
-Baseline Model, Gradient, Sigmoid, Non-linearity, Regularization, Binary ve Multi-Class Classification, Loss Function…
İLERİ SEVİYE
-PyTorch
-DL Temelleri ve İleri Seviye DL
-Convolutional Neural Network (CNN)
-Recommendation System with DL
Academy Club Python ile Makine Öğrenmesi
ACADEMY CLUB PYTHON İLE MAKİNE ÖĞRENMESİ EĞİTİM HEDEFLERİ
-Python ve Veri Bilimi Kütüphanelerini öğrenmek,
-İstatistik ve Keşifsel Veri Analizi yapabilmek,
-Regresyon ve Sınıflandırma Problemleri
-Temel Makine Öğrenimi Algoritmalarını kavramak,
-Gözetimsiz Öğrenmeyi anlamak,
-“Bir dizi soruna uygun çeşitli modeller nasıl oluşturulur ve niceliksel olarak değerlendirilir?” sorusuna cevap verebilmek,
-Veri ön işleme ve düzenlemenin önemini anlamak,
-Kendine güvenen, titiz bir eğitim ve test çerçevesi kullanarak modellerinin etkinliğini karşılaştırabilmek,
-“Çeşitli model türleri nasıl çalışır?” sorusunu cevaplayabilmek,
-Bazı modern, son teknoloji makine öğrenimi tekniklerini öğrenmek.
—
Güney Marmara Kalkınma Ajansı
Güney Marmara Kalkınma Ajansı (GMKA) 2009 yılında kurulmuştur. Türkiye İstatistiki Bölge Birimleri sınıflamasına göre TR22 Düzey-2 Bölgesinde (Balıkesir ve Çanakkale) faaliyet göstermektedir. Kamu tüzel kişiliğe haiz bir kuruluştur.
GMKA, Marmara Bölgesi’nin sürdürülebilir kalkınması ve rekabet gücünün artırılması için nitelikli insan gücünü kullanarak ulusal ve uluslararası kaynakların etkili ve verimli bir şekilde değerlendirilmesi yoluyla bölgenin potansiyelini ortaya çıkarmak ve paydaşların kalkınma girişimlerini örgütlemek ve desteklemektir.
—
Deep Learning, Yapay Zeka (AI) yöntemlerinden biridir ve insan beyninden esinlenerek verileri işlemeyi öğreten bir teknolojidir.
Derin öğrenme modelleri, resimler, metinler, sesler ve diğer verilerdeki karmaşık modelleri tanıyarak doğru öngörü ve tahminler üretebilir.
Derin öğrenme yöntemleri, görüntüleri tasvir etmek veya bir ses dosyasını metne dönüştürmek gibi tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir.
Derin öğrenmenin avantajları arasında otomasyonu ve analitik görevleri iyileştirme, gizli ilişkiler ve düzen keşfi gibi faydalar bulunmaktadır.
Derin öğrenme uygulaması, büyük miktarda veriyi daha derinlemesine analiz edebilir ve eğitilmemiş olabileceği yeni öngörüler ortaya çıkarabilir.
DL uzmanı olmak için, Yapay Zeka Teknolojisi’nin temel prensiplerini, uygulamalarını ve avantajlarını öğrenmek gerekir. Ayrıca, derin öğrenme projelerinde deneyim kazanmak da önemlidir. Bu sayede derin öğrenme teknolojisinin nasıl çalıştığını ve nasıl kullanıldığını daha iyi anlayabilirsiniz.
—
Python ile Makine Öğrenmesi, Python programlama dilini kullanarak makine öğrenmesi algoritmalarının geliştirilmesi ve uygulanmasıdır.
Python, makine öğrenmesi için popüler bir dil seçeneğidir çünkü kolay öğrenilebilir, okunaklıdır ve makine öğrenmesi için gerekli olan birçok kütüphaneye sahiptir.
Python, makine öğrenimi ve veri biliminde de baskın dil haline geldi. Karmaşık modelleri, dağınık veri kümelerine sığdırmak için Python yaygın olarak kullanılmaktadır.
Makine öğrenmesi; bilgisayarların insanlara benzer şekilde öğrenmesini sağlamaya çalışmak adına çeşitli tekniklerin geliştirildiği bilimsel bir çalışma alanıdır.
Programlama anlamında makine öğrenmesi birkaç satır koddan ibarettir. Bu eğitim ile işin teorisini, mantığını, model kurulumunu ve optimizasyonunu kavrayabileceksiniz. Eğitim, ağaç tabanlı yöntemler, kümeleme ve seyrek regresyon modelleri dahil olmak üzere regresyon ve sınıflandırma modellerini kapsar.
Ayrıca modern veri bilimi ve makine öğrenmesi kavram ve modelleri, programlama ve istatistik temelleri eşliğinde ele alınmakta; uygulama ve örnekler ile katılımcıların pratiklik kazanmaları amaçlanmaktadır.
Python ile Makine Öğrenmesi’nin avantajları arasında, verimliliğin artması, geliştirme sürecinin hızlandırılması, daha iyi sonuçların elde edilmesi gibi faydalar bulunmaktadır.
Python ile Makine Öğrenmesi, büyük veri setlerini işleyebilir ve karmaşık modelleri tanıyarak doğru tahminler üretebilir.
