YAPAY ZEKA VE MAKLİNA ÖĞRENMESİ
EĞİTİMİN AMACI
Bu eğitim, katılımcılara yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML) teknolojilerinin temel prensiplerini, algoritmalarını, uygulama alanlarını ve stratejik önemini öğretmeyi amaçlar. Katılımcıların AI ve ML tekniklerini anlamalarını ve bu teknolojileri çeşitli uygulamalarda nasıl kullanabileceklerini keşfetmelerini sağlar. ÖĞRENME Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Temel HEDEFLERİ Kavramlarını Anlamak: AI ve ML’nin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını öğrenmek. Makine Öğrenmesi Algoritmalarını Tanımak: Temel ve ileri seviye ML algoritmalarını anlamak ve kullanabilmek. Veri Hazırlama ve İşleme: Veri temizleme, ön işleme ve özellik mühendisliği tekniklerini öğrenmek. Model Geliştirme ve Değerlendirme: ML modelleri geliştirme, eğitim, değerlendirme ve iyileştirme süreçlerini kavramak. Derin Öğrenme ve Sinir Ağları: Derin öğrenme kavramları ve sinir ağlarının yapısını öğrenmek. AI ve ML Uygulama Alanları: AI ve ML’nin çeşitli sektörlerdeki uygulama alanlarını keşfetmek. Etik ve Sosyal Etkiler: AI ve ML’nin etik ve sosyal etkilerini anlamak ve bu konularda bilinçlenmek. Gerçek Hayat Uygulamaları ve Vaka r örneklerini incelemek ve analiz etmek.
EĞİTİMİN 1 İÇERİĞİ
Giriş ve Temel Kavramlar Yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML) nedir? AI ve ML’nin tarihçesi ve gelişimi AI ve ML’nin işlevi ve önemi Makine Öğrenmesi Algoritmaları Denetimli öğrenme (supervised learning) Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) Pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) Temel algoritmalar (regresyon, sınıflandırma, kümeleme vb.)
EĞİTİMİN 2 İÇERİĞİ
Veri Hazırlama ve İşleme Veri temizleme ve ön işleme Özellik mühendisliği (feature engineering) Veri setlerinin oluşturulması ve yönetimi Model Geliştirme ve Değerlendirme Model eğitimi ve hiperparametre optimizasyonu Model değerlendirme metrikleri (doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F1 skoru vb.) Çapraz doğrulama ve model seçimi
EĞİTİMİN 3 İÇERİĞİ
Derin Öğrenme ve Sinir Ağları Yapay sinir ağlarının (ANN) yapısı Derin öğrenme (Deep Learning) kavramları Konvolüsyonel sinir ağları (CNN), yinelemeli sinir ağları (RNN) AI ve ML Uygulama Alanları Görüntü işleme ve bilgisayarla görme Doğal dil işleme (NLP) ve konuşma tanıma Oyunlar ve simülasyonlar Sağlık, finans, perakende, otomotiv ve daha fazlası
EĞİTİMİN 4 İÇERİĞİ
Etik ve Sosyal Etkiler AI ve ML’nin etik sorunları ve çözümleri Bias ve adalet AI ve ML’nin sosyal etkileri ve sorumluluklar AI ve ML Araçları ve Platformları Popüler ML kütüphaneleri ve araçları (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn vb.) Bulut tabanlı AI ve ML platformları Uygulama geliştirme ve dağıtım süreçleri
EĞİTİMİN 5 İÇERİĞİ
Gerçek Hayat Uygulamaları ve Vaka Çalışmaları Başarılı AI ve ML projeleri ve uygulamaları Çeşitli sektörlerden örnekler Vaka çalışmaları ve grup tartışmaları Pratik Uygulamalar ve Atölye Çalışmaları AI ve ML modelleri ile pratik uygulamalar Rol oyunları ve simülasyonlar Grup çalışmaları ve projeler
EĞİTİM YÖNTEMLERİ
Teorik Dersler: Yapay zeka ve makine öğrenmesi kavramları ve teknolojileri hakkında detaylı bilgiler. Pratik Uygulamalar: AI ve ML teknikleri ile uygulamalı çalışmalar. Vaka Çalışmaları: Gerçek dünyadan AI ve ML uygulamaları örneklerinin incelenmesi. Grup Çalışmaları: Katılımcıların birlikte çalışarak AI ve ML projeleri geliştirmeleri. Soru-Cevap Oturumları: Eğitmen ve katılımcılar arasında etkileşimli tartışmalar.
EĞİTİMİN SÜRESİ KATILIM &
SERTİFİKASYON
Sınıf Eğitimi Eğitimin içeriği, sınıf ortamında yapılacak eğitimler için hazırlanmıştır ve süresi 2 gündür. Eğitime katılım en fazla 15 kişi ile sınırlıdır. Katılım & Sertifikasyon Konuya ilgi duyan herkes katılabilir. Eğitime katılanlara Katılım Belgesi verilir.
