İçereği Atla
Yapay Zeka Uzmanlığı Eğitimi

Yapay Zeka Uzmanlığı Eğitimi

Yapay Zeka Eğitimi ile öğrencilerimize yapay zekanın mantığını kavratmak ve yapay zekalar üzerinde proje üretebilen profesyoneller haline getirmektir. Bu eğitimde, karmaşık verileri analiz etme ve anlamlandırma, yapa zeka algoritmalarıyla gerçek hayat sorunlarını çözme gibi konular projeler ile öğretilir.


Eğitim Süresi 120 Saat
Eğitim Ortamı Online

Yapay Zeka Eğitimi Nedir?

Yapay Zeka Eğitimi, bilgisayar sistemlerinin insana benzeyen yöntemlerle öğrenmesini, düşünmesini, analiz etmesini ve karar verebilmesini öğretmeyi hedefleyen bir eğitimdir. Eğitim içerisinde veri setlerini analiz ederek makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme yöntemleri çalışılır.

Yapay Zeka Eğitiminin Amacı Nedir?

Yapay Zeka Eğitimi’nin amacı, öğrencilerimize yapay zekanın mantığını kavratmak ve yapay zekalar üzerinde proje üretebilen profesyoneller haline getirmektir. Bu eğitimde, karmaşık verileri analiz etme ve anlamlandırma, yapa zeka algoritmalarıyla gerçek hayat sorunlarını çözme gibi konular projeler ile öğretilir.

Yapay Zeka Eğitimini Neden Almalısınız?

Bu eğitim sayesinde şirketlerin günlük iş yüklerini azaltabilecek ürünlerden, gelecek planlarını makineler sayesinde daha isabetli yapmalarını sağlayacak projelere kadar geniş bir yelpazede çalışılabilir. Böylece tüm dünyada üst düzey şirketlerde çalışabilecek profesyonellerden olabilirsiniz. Bireylerin günlük kullanımlarına yönelik uygulamalar geliştirerek girişimcilik dünyasına adım atabilirsiniz.

Kimler Yapay Zeka Eğitimini Alabilir?

  • Sıfırdan başlayarak Yapay Zeka alanında kendini geliştirmek isteyenler.
  • Yapay zeka üzerine çalışmak isteyen yazılımcılar.
  • Farklı sektörlerden olup yapay zekayı kendi sektörüne uygulamak isteyen profesyoneller.

Yapay Zeka Eğitiminin Kariyere Yararları Nelerdir?

  • Modern yazılım projelerinde yer alma imkanı.
  • Tüm sektörlere proje üretebilecek geniş bir sektör yelpazesi.
  • Büyük projelerde yer alarak yüksek kazanç imkanı.
  • Hem Türkiye’de hem de tüm dünyada çalışma fırsatı.

Eğitim Sonunda Hangi Beceriler Kazanılır?

  • Python yazılım diliyle İleri Seviye projeler üretme.
  • Big Data (Büyük Veri) üzerine veri bilimi çalışmaları yapma.
  • Makine Öğrenmesi ile bilgisayara insan benzeri öğretim yapabilme.
  • Derin Öğrenme ile dil modelleri, görüntü işleme gibi üst seviye projeler yapabilecek teknik uzmanlık.

  • Uncategorized
  • 1. Python Core
    14Dersler ·
    • Python Giriş
    • Gerekli ortamların kurulumu
    • Değişkenler, Metotlar
    • Gömülü Fonksiyonlar
    • Fonksiyon ve Metotlar
    • Listeler ve Demetler
    • Sözlükler
    • Koşullar
    • For Döngüsü
    • While Döngüsü
    • Kütüphane, Modül ve Frameworks
    • Önemli kütüphanelerin kullanımı
    • Fonksiyonlar
    • Temel Terminal Komutları
  • 2. Nesne Tabanlı Programlama
    6Dersler ·
    • Nesne Tabanlı Programlama Temelleri
    • Sınıf ve Nesneler
    • Metot Oluşturma
    • Yapıcı Metotlar
    • Miras Alma
    • Kapsülleme
  • 3. Veri Tabanı
    6Dersler ·
    • SQLite Veri Tabanı
    • Veri Tabanı Oluşturma
    • Tablo Oluşturma
    • CRUD İşlemleri
    • Insert, Select, Delete, Update, Where, Lıke, And Ve Or
    • Sqlite Browser
  • 4. Streamlit
    4Dersler ·
    • Streamlit Kurulumu
    • Web Tabanlı Arayüz Tasarlama
    • Metotları
    • Yayınlama
  • 5. Python Api Entegrasyonu
    4Dersler ·
    • Json Dili
    • XML Dili
    • JSON ile API entegrasyonu
    • XML ile API entegrasyonu
  • 6. Veri Analizi Numpy
    8Dersler ·
    • Numpy Nedir?
    • Vektörel İşlemler Nedir?
    • Vektörler
    • Matrisler
    • Matris Metotları
    • Vektör Metotları
    • Matrislerde Dört İşlem, Filtreleme, Birleştirme
    • Matris Oluşturma Metotları
  • 7. Veri Analizi Pandas
    21Dersler ·
    • Pandas Temelleri
    • Veri Tipleri
    • DataFrame
    • Seriler
    • Index ve Columns Kavramları
    • Metotlar
    • Seri Metotları
    • DataFrame Metotları
    • Group İşlemleri
    • CSV ile DataFrame oluşturma
    • XLSX ile DataFrame Oluşturma
    • SQL ile DataFrame Oluşturma
    • DF Filtreleme İşlemleri
    • DF Stack
    • Veri Analizi
    • Kaggle Platformunda Çalışma
    • Pandas ile csv ve xlsx Çıktı Alma
    • Data Preprocessing
    • Data Normalleştirme
    • Dummies
    • Dönüşümler
  • 8. Veri Görselleştirme
    7Dersler ·
    • Matplotlib Kütüphanesi Kurulumu
    • Scatter Grafiği
    • Plot Grafiği
    • Bar Grafiği
    • Pie Grafiği
    • Stack Grafiği
    • Grafik Kişiselleştirme
  • 9. Makina Öğrenmesi
    15Dersler ·
    • Makina Öğrenmesi Temel Kavramlar
    • SkLearn Kütüphanesi
    • Regresyon
    • Sınıflandırma
    • Liner Regresyon
    • Multi Liner Regresyon
    • Ridge Regresyon
    • Lasso Regresyon
    • ElasticNet
    • Logistic Regresyon
    • Decision Tree Algoritması
    • Random Forest Algoritması
    • KNN Algoritması
    • Facebook Prophet
    • Facebook Prophet ile Zamana Bağlı Tahminler ve Görselleştirme
  • 10. Deep Learning (Derin Öğrenme)
    4Dersler ·
    • Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ve Perceptron
    • Yapay Sinir Ağı Nedir
    • Ağırlıklar ve Bias
    • Çalışma Mekanizması
  • 11. Aktivasyon Fonksiyonları ve Geri Yayılım
    6Dersler ·
    • Sigmoid
    • Softmax
    • Relu
    • Tanh
    • Linear
    • Leakly Relu
  • 12. Derin Öğrenme Modelleri (Keras, Tensorflow)
    6Dersler ·
    • Hiper Parametrelere Giriş
    • Batch
    • Epochs
    • Öğrenme Katsayısı
    • L1, L2
    • Optimizerlar
  • 13. CNN
    3Dersler ·
    • Görüntü İşleme Temeller
    • Model Teoriği
    • Model Kurma, Eğitim ve Test
  • 14. RNN
    2Dersler ·
    • Model Teoriği
    • Model Kurma, Eğitim ve Test
  • 15. LTSM
    2Dersler ·
    • Model Teoriği
    • Model Kurma, Eğitim ve Test
  • 16. Derin Öğrenme Modellerinde Arayüz Oluşturma



Bize Ulaşın