Python ile Sıfırdan Yapay Zeka & Veri Bilimi Uzmanlığı (250 Saat) | Hafta İçi

Öğrenciler bu eğitime ister yüz yüze, ister online-canlı olarak katılabilirler.

ython ile Sıfırdan Yapay Zeka Eğitimi, hiçbir ön bilgiye sahip olmayan katılımcıları dahi alıp, onları veri bilimi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanlarında profesyonel seviyeye taşıyacak şekilde tasarlanmış, 250 saatlik uçtan uca bir uzmanlık programıdır.

Eğitim; algoritma ve yazılım temellerinden başlayarak, Python programlama, matematiksel altyapı, veri analizi, veri ön işleme, makine öğrenmesi ve derin öğrenme konularını teori + yoğun uygulama dengesiyle ele alır. Program boyunca katılımcılar, gerçek hayatta kullanılan yöntemleri, endüstri standartlarını ve güncel yapay zeka kütüphanelerini (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, PyTorch vb.) kullanarak projeler geliştirir.

CRISP-DM metodolojisi temel alınarak; problem tanımı, veri keşfi, modelleme, değerlendirme ve sonuçların yorumlanması süreçleri bütüncül şekilde öğretilir. Eğitim sonunda katılımcılar yalnızca model kurabilen değil, doğru problemi doğru veriyle çözebilen, çıktıyı iş kararlarına dönüştürebilen bir yetkinliğe ulaşır.

Bu eğitim, akademik temeli güçlü, sektöre doğrudan uyarlanabilir ve kariyer dönüşümünü hedefleyenler için hazırlanmış uzun soluklu ve derinlemesine bir yapay zeka uzmanlık yolculuğudur.

Neler Öğreneceksiniz

• Yapay zeka, veri bilimi ve makine öğrenmesinin temel kavramlarını ve güncel kullanım alanlarını

• CRISP-DM yaklaşımı ile uçtan uca veri bilimi projeleri geliştirmeyi

• Algoritma mantığını, algoritma analizi ve yazılım temel prensiplerini

• Python dilini sıfırdan ileri seviyeye kadar (veri yapıları, fonksiyonlar, OOP, dosya işlemleri)

• Yapay zeka için gerekli matematik altyapısını (lineer cebir, türev, integral, optimizasyon, istatistik)

• NumPy ve Pandas ile veri analizi ve veri manipülasyonu yapmayı

• Matplotlib ve Seaborn ile profesyonel veri görselleştirmeleri oluşturmayı

• Veri keşfi analizi (EDA) ile değişken ilişkilerini ve hedef değişkenleri analiz etmeyi

• Eksik veri, aykırı değer ve feature engineering süreçlerini yönetmeyi

• Gözetimli ve gözetimsiz makine öğrenmesi algoritmalarını uygulamayı

• Regresyon, sınıflandırma ve kümeleme modellerini kurmayı ve karşılaştırmayı

• Random Forest, XGBoost, CatBoost, LightGBM gibi ileri seviye algoritmaları

• Makine öğrenmesinde pipeline ve model değerlendirme tekniklerini

• Yapay sinir ağlarının çalışma mantığını ve öğrenme süreçlerini

• TensorFlow, Keras ve PyTorch ile derin öğrenme modelleri geliştirmeyi

• CNN mimarileri, görüntü sınıflandırma ve nesne tespiti (YOLO) uygulamalarını

• Transfer learning ve fine-tuning tekniklerini kullanmayı

_{pyton, yapay zeka, veri bilimi, machine learning, artifical intelligence, veri analizi, büyük veri, big data}