Kügim
    
 

Yapay Zeka

 
Ana SayfaYapay Zeka




blog1

YAPAY ZEKA VE DERİN ÖĞRENMEYE GİRİŞ EĞİTİMİ 

Toplam Ders Saati: 64

 

Eğitim online olarak düzenlenecektir. Bu yüzden eğitime katılacak öğrencilerin bazı donanımsal gereksinimlere sahip olması gerekmektedir.

Online Eğitim Gereksinimleri
Bilgisayar, Tablet vb Akıllı Cihaz
İnternet Bağlantısı
Mikrofonlu Kulaklık
Skype Sohbet Yazılımı  

 

Yapay Zeka Eğitim İçeriği

Giriş

● Tarihçe ve Temel Kavramlar

● Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme

● Yapay Sinir Ağları

● Gerekli Araçların Kurulum ve İncelenmesi ( PyCharm, Pyhton 3)

● Gerçek Dünya Örnekleri, Resim Sınıflandırma Uygulaması

Temel Programlama Kavramları

● Değişkenler ve Sabitler

● Hiyerarşiler

● Karar Gövdeleri

● Matematiksel Operatörler

● Mantıksal Operatörler

● Fonksiyonlar

● Nesneler Python ile Veri Bilimi

● Bölüme Giriş

● Veri nedir?

● Veri Bilimi Nedir?

● Dizi NEdir?

● Numpy ile dizi oluşturmak ve kullanmak

● Matris nedir?

● Numpy ile matris oluşturmak ve kullanmak

● Numpy ile dizileri ve matrisleri yeniden şekillendirme

● Numpy ile dizileri veya matrisleri birleştirme

● Numpy ile sayı örüntüleri oluşturmak

● Numpy ile dosya kaydetmek ve yüklemek

Classification (Sınıflandırma)

● Sınıflandırma kavramına giriş

● Logistic Regresssion

● K-Nearest Neighbors (K En yakın Komşu)

● Naive Bayes

● Decision Trees (Karar Ağaçları)

● Random Forest (Rassal Orman)

Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

● Temel İstatistiki Kavramlar

● Standart Sapma

● Korelasyon

● Olasılık Dağılım

● Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)

● Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

● Prediction (Tahminleme)

● Linear Regression (Doğrusal Regresyon)

● Multiple Regression (Çoklu Doğrusal Regresyon)

● Decision Trees (Karar AğaçlarI)

● Random Forest (Rassal Orman)

Derin Öğrenme (Deep Learning)

● Bölüme Giriş

● Yapay Sinir Ağları

● Katmanlar

● Aktivasyon Fonksiyonları

● Loss (Cost) Fonlsiyonları

● Gradient Descent

● Optimizasyon Algoritmaları

● Backpropagation

● Overfitting ve Düzleştirme (Regularization)

Kümeleme (Clustering)

● Kavrama Girşi

● K-Means

● Rassallık Efekti

● Optimal Küme Sayısını Bulmak

Kapanış - Soru & Cevap





Eğitime Katılmak İçin Başvuru Formunu Doldurunuz Başvuru Formu