​Programın Amacı:

Yapay zekâ, günümüzde hayatımızın her alanına girmiş, gelecekte ise haya bile edemediğimiz yerlerde görme ihtimalimizin yüksek olduğu bir teknolojidir. Tıptan, eğitime, siber güvenlikten, savunma sanayiye birçok alanda yüksek yarar sağlayan katma değeri yüksek olan bir teknolojidir. Eğer bir kişi yüksek katma değerli bir ürün üretmek istiyorsa, var olan problemleri nitelikli bir şekilde çözmek istiyorsa kesinlikle bu alanda bilgi sahibi olmalıdır. Dünyada yapay zekâ bilen nitelikli insan konusunda büyük eksiklikler yaşanmaktadır ve bu sayı gün geçtikçe artmaktadır. 

Bu eğitim, yapay zekâ alanında uzmanlaşmak isteyen kişiler için giriş seviyesinde bir eğitimdir. Bu eğitim uygulamaya yöneliktir ve katılan kişilere pratik yetenekler kazandırmayı amaçlamaktadır. Bu eğitimi alan kişiler, eğitimi başarıyla tamamlaması durumunda bir yapay zekâ modeli eğitmeyi öğrenecek, çıktıları kullanarak var olan bir problemi çözebilecektir.

Katılımcı Profili: 

Bu eğitim programı giriş seviyesi olarak tasarlanmıştır. Bu sebeple yapay zekaya ilgi duyan herhangi bir kişi bu eğitim programına katılabilir.

Eğitim Süresi: 

Haftada 9 saat olmak üzere toplamda 45 saattir. 

Konu İçerikleri: 

1. Bilgisayar Nedir? Nasıl Çalışır?
2. Python yazılım diline giriş
3. Programlamanın temelleri
4. Geliştirme ortamının hazırlanması
5. Yapay zekâ nedir?
6. Bir yapay zekanın oluşturulabilmesi için neler gereklidir?
7. Yapay zekâ türlerinin tanıtılması
8. Yapay zekâ modellerinin tanıtılması
9. Yapay zekâ örnek uygulama: Emlak Fiyatları Tahmini
10. Problemi inceleme ve planlama
11. Verileri elde etme
12. Verileri görselleştirme ve inceleme
13. Verileri düzenleme ve hazır hale getirme
14. Yapay zekâ modelinin seçilmesi
15. Yapay zekanın eğitilmesi ve sonuçların elde edilmesi
16. Sonuçların incelenmesi ve yapay zekanın geliştirilmesi
17. Yapay zekâ ile sınıflandırma yapılması
18. Yapay zekâ örnek uygulama: El yazısı ile yazılmış rakamları tanıma
19. Yapay zekanın performansını ölçme ve değerlendirme, uygun metrikleri tanımlama
20. Diğer yapay zekâ modellerinin incelenmesi
21. Verinin boyutunu düşürme metotları
22. Yapay sinir ağlarına giriş
23. Keras ile derin öğrenmeye giriş
24. Yapay zekâ örnek uygulama: Resim tanıma
25. Konvolüsyonel Sinir Ağlarının tanıtılması
26. Yapay zekâ örnek uygulama: Yazı dizinleri sınıflandırma
27. Devirli sinirsel ağların tanıtılması
28. İleri düzey yapay zekâ uygulamaları örneklerinin incelenmesi
29. Üretimsel sinir ağlarının tanıtılması
30. Yapay zekâ örnek uygulama: Tweet’lerin duygu analizi ve sınıflandırılması
31. Özet
32. Açık kaynak veri bankaları
33. Kaggle’ın tanıtılması
34. İleri kaynaklar