Yapay Zeka Eğitimi

Yapay Zeka, bilgisayar biliminin bir dalı olarak kabul edilen; insanlar tarafından geliştirilen modeller ile geçmiş veriler üzerinden öğrenme süreci sonrasında makinelerin öğrendikleri bilgiyi insanlar gibi sunabilen bir teknoloji modelidir.

Yapay Zekanın bu ölçüde yaygınlaşmasının iki büyük nedeni vardır. Bunlardan ilki ticari açıdan yapay zekanın çok karlı olması ve insan faktörünü ortadan kaldırdığı için maliyeti düşürmesidir. İkinci nedeniyse yapay zeka ve bilgisayar teknolojisi konusunda insanlığın eriştiği bilgi ve olanaklardır. Bugün yapay zekayı kullandığımız başlıca alanlara şu şekilde örnek verebiliriz; Sanal Asistanlar, Oyunlar, Akıllı Arabalar, Satın Alma Tahmincileri, Güvenlik Sistemleri, Akıllı Ev Sistemleri, Sohbet, Destek Botları, Görüntü Renklendirme, Yüz Tanımı, Kişiselleştirilmiş Alışveriş ve Eğlence, Kanser Teşhisleri vb.

Yapay zeka kursumuzda Python programlama dilini kullanacağız. Çünkü Python, öğrenme kolaylığı, ölçeklenebilirliği ve uyarlanabilirliği sayesinde, en hızlı büyüyen dillerden biri haline gelmiştir. Python’un desteği ve sürekli gelişen kütüphaneleri ile Web Uygulaması, Nesneler, Veri Bilimi veya yapay zeka olsun, herhangi bir proje için iyi bir seçimdir.

Eğitimin Ana Hedefleri Nelerdir?

Bu eğitimin amacı, küresel ölçekte Yapay Zekâ değerleriyle tanışıp en çok kullanılan algoritmaların mantalitesinin kavranmasını sağlamaktır.

Eğitim Size Ne Katar?

Yapay Zekâ’da kullanılan algoritmaların mantalitesini kavrayabilirsiniz.
Yapay sinir ağlarının çalışma prensibini öğrenirsiniz.
Yapay Zekâ modellerinin nasıl eğitilebileceği hakkında bilgi sahibi olursunuz.

Eğitim İçeriği

1.Python

1.1.Tanıtım

1.2.Gerekli Ortamın Hazırlanması

1.3.Python Objeleri ve Veri Yapıları

1.4.Operatörler

1.5.Koşul İfadeleri

1.6.Döngüler

1.7.Fonksiyonlar

1.8.Nesne Tabanlı Programlama

1.9.Modüller

1.10.Hata Yönetimi

1.11.Dosya Yönetimi

1.12.Tkinter ve Canvas Kütüphaneleri

2.Veri Analizi

2.1.Veri Analizi-Numpy

2.2.Veri Analizi-Pandas

2.3.Veri Analizi-Matloblib

3.SQL

3.1.SQL veri tabanına giriş

3.2.SQL count fonksiyonları

3.4.SQL toplam fonksiyonları

3.5.Group by

3.6.SQL join

3.7.Alt sorgular (Subqueries)

3.8.DML (Data Manipulation Language)