YAPAY ZEKA EĞİTİMLERİ
Ankara Üniversitesi Sürekli Eğitim Merkezi (ANKÜSEM) ile Araştırma Dekanlığı işbirliği çerçevesinde “Yapay Zeka Eğitimleri” düzenleniyor…
AMACI
Yapay zekâ, insanlara ait olan düşünme, yorumlama ve çıkarım yapma yetilerini bilgisayarlara kazandırmayı hedefleyen çalışmalara verilen ortak addır. Bu bağlamda, verileri analiz edebilme, ilgili problemleri algılayıp en doğru çözüm yolunu saptayabilme ve bu çözümü yapay zekâ teknolojilerinin sunduğu olanakları kullanarak en uygun şekilde çözebilme becerileri kazandırmaktır.
EĞİTİMLER, TARİHLER VE İÇERİKLER
| MODÜL 1: PROGRAMLAMAYA GİRİŞ (PYTHON İLE) | |
| Saat 1: Programlama Kavramlarına Giriş: Nedir ve Neden Öğrenmeliyiz?
Saat 2: Python Kurulumu ve Çalışma Ortamı Saat 3: Değişkenler ve Veri Tipleri Saat 4: Temel Operatörler ve İfade Yapıları Saat 5: Kontrol Yapıları: Koşullar (if-else) Saat 6: Döngüler (for ve while) Saat 7: Fonksiyonlar ve Modüler Programlama Saat 8: Liste, Demet ve Sözlük Veri Yapıları Saat 9: Dosya İşlemleri ve Veri Girdisi/Çıktısı Saat 10: Basit Bir Python Projesi Geliştirme |
04-08 Kasım 2024 10 saat |
| MODÜL 2: VERİ YAPILARI VE ALGORİTMALAR | |
| Saat 1: Veri Yapılarına Giriş: Nedir ve Neden Önemlidir?
Saat 2: Diziler ve Liste Yönetimi Saat 3: Yığınlar ve Kuyruklar Saat 4: Bağlı Listeler Saat 5: Ağaçlar ve İkili Arama Ağaçları Saat 6: Graf Yapıları ve Temel Graf Algoritmaları Saat 7: Sıralama Algoritmaları (Bubble, Merge, Quick) Saat 8: Arama Algoritmaları (Linear, Binary) Saat 9: Rekürsiyon ve Dinamik Programlama Saat 10: Algoritma Analizi ve Big-O Notasyonu |
11-15 Kasım 2024 10 saat |
| MODÜL 3: YAPAY ZEKA VE MAKİNE ÖĞRENMESİNE GİRİŞ | |
| Saat 1: Yapay Zeka Nedir? Tarihçe ve Uygulama Alanları
Saat 2: Makine Öğrenmesi Nedir? Türleri ve Temel Kavramlar Saat 3: Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Saat 4: Temel İstatistik ve Olasılık Kavramları Saat 5: Python ve Yapay Zeka: Giriş ve Temel Kütüphaneler Saat 6: Veri Türleri ve Veri Ön İşleme Saat 7: Modelleme ve Algoritma Seçimi Saat 8: Model Performansını Değerlendirme: Hata Metrikleri Saat 9: İlk Makine Öğrenmesi Projesi: Basit Bir Sınıflandırma Problemi Saat 10: Yapay Zeka Etik İlkeleri ve Gelecek Perspektifleri |
18-22 Kasım 2024 10 saat |
| MODÜL 4: VERİ BİLİMİ VE VERİ ANALİTİĞİ | |
| Saat 1: Veri Bilimine Giriş: Kavramlar ve Süreçler
Saat 2: Veri Toplama ve Veri Kalitesi Saat 3: Veri Görselleştirme Teknikleri ve Araçları Saat 4: Exploratory Data Analysis (EDA) ile Veri Keşfi Saat 5: Veri Temizleme ve Dönüştürme Saat 6: İstatistiksel Veri Analizi Saat 7: Regresyon Analizi ve Uygulamaları Saat 8: Zaman Serisi Analizi Saat 9: Veri Seti İle İlgili Sorunlar ve Çözümler Saat 10: Gerçek Dünya Veri Bilimi Projesi |
25-29 Kasım 2024 10 saat |
| MODÜL 5: DENETİMLİ ÖĞRENME TEKNİKLERİ | |
| Saat 1: Denetimli Öğrenme Nedir?
Saat 2: Doğrusal Regresyon: Temeller ve Uygulamalar Saat 3: Lojistik Regresyon ve Sınıflandırma Saat 4: Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar Saat 5: Destek Vektör Makineleri (SVM) Saat 6: Naive Bayes Sınıflandırıcıları Saat 7: K-En Yakın Komşu (KNN) Algoritması Saat 8: Model Overfitting ve Regularization Teknikleri Saat 9: Model Seçimi ve Hiperparametre Optimizasyonu Saat 10: Proje: Gerçek Hayatta Denetimli Öğrenme Uygulaması |
02-06 Aralık 2024 10 saat |
| MODÜL 6: DENETİMSİZ ÖĞRENME VE KÜMELEME TEKNİKLERİ | |
| Saat 1: Denetimsiz Öğrenmeye Giriş
Saat 2: Kümeleme Nedir? Temel Kavramlar Saat 3: K-Means Kümeleme Saat 4: Hiyerarşik Kümeleme Saat 5: Yoğunluk Tabanlı Kümeleme (DBSCAN) Saat 6: Boyut Azaltma Teknikleri: PCA ve t-SNE Saat 7: Anomali Tespiti Saat 8: Kümeleme Sonuçlarının Değerlendirilmesi Saat 9: Karışık Modeller ve Uygulamaları Saat 10: Proje: Denetimsiz Öğrenme İle Veri Segmentasyonu |
09-13 Aralık 2024 10 saat |
| MODÜL 7: DERİN ÖĞRENME VE SİNİR AĞLARI | |
| Saat 1: Sinir Ağlarına Giriş: Yapı ve İşleyiş
Saat 2: İleri Beslemeli Sinir Ağları ve Aktivasyon Fonksiyonları Saat 3: Backpropagation ve Optimizasyon Teknikleri Saat 4: Derin Sinir Ağları (DNN) ve Eğitim Süreci Saat 5: Convolutional Neural Networks (CNN) ve Görüntü İşleme Saat 6: RNN ve LSTM Modelleri ile Sıralı Veri İşleme Saat 7: Transfer Learning ve Önceden Eğitilmiş Modeller Saat 8: Autoencoders ve Generative Adversarial Networks (GANs) Saat 9: Model Güvenilirliği ve Genel Sorunlar Saat 10: Proje: Derin Öğrenme ile Görüntü Tanıma Uygulaması |
16-20 Aralık 2024 10 saat |
| MODÜL 8: DOĞAL DİL İŞLEME (NLP) | |
| Saat 1: NLP’ye Giriş: Dil Modelleri ve Uygulama Alanları
Saat 2: Metin Ön İşleme Teknikleri Saat 3: Tokenizasyon ve Sözcük Dağılımı Saat 4: Sözcük Gömme Teknikleri: Word2Vec, GloVe Saat 5: RNN ve LSTM ile Dil Modelleme Saat 6: Attention Mekanizması ve Transformer Modelleri Saat 7: BERT ve GPT Modelleri ile NLP Saat 8: Sentiment Analizi ve Uygulamaları Saat 9: Doğal Dil Anlama ve Çeviri Sistemleri Saat 10: Proje: Doğal Dil İşleme ile Metin Sınıflandırma |
23-27 Aralık 2024 10 saat |
| MODÜL 9: PEKİŞTİRMELİ ÖĞRENMEYE GİRİŞ (REİNFORCEMENT LEARNİNG) | |
| Saat 1: Pekiştirmeli Öğrenmeye Giriş: Temel Kavramlar ve Terminoloji
Saat 2: Markov Karar Süreçleri (MDP) Saat 3: Politikalar (Policies) ve Değer Fonksiyonları Saat 4: Dinamik Programlama ve Bellman Denklemi Saat 5: Monte Carlo Yöntemleri Saat 6: Zamanla Geri Yayılım (Temporal Difference – TD) Öğrenmesi Saat 7: Q-Öğrenme (Q-Learning) Algoritması Saat 8: Derin Pekiştirmeli Öğrenme (Deep Reinforcement Learning) Saat 9: Politikaya Dayalı Yöntemler Saat 10: Uygulamalı Proje: Basit Bir Pekiştirmeli Öğrenme Simülasyonu |
30 Aralık – 03 Ocak 2024 10 saat |
| MODÜL 10: YAPAY ZEKA PROJE YÖNETİMİ VE UYGULAMALARI | |
| Saat 1: Yapay Zeka Projelerine Giriş
Saat 2: Proje Yönetimi Temelleri ve YZ Projeleri için Uygulamalar Saat 3: Veri ve Model Yönetimi Saat 4: Model Dağıtımı ve Entegrasyonu Saat 5: YZ Uygulamaları İçin DevOps ve MLOps Saat 6: Yapay Zeka Projelerinde Ekip Yönetimi Saat 7: Gerçek Dünya AI Uygulama Örnekleri Saat 8: Yapay Zeka Projelerinde Risk Yönetimi Saat 9: YZ Proje Başarı Kriterleri ve KPI’lar Saat 10: Sertifika Programı Bitirme Projesi: Kapsamlı YZ Uygulaması |
06 – 10 Ocak 2024 10 saat |
SÜRESİ
Her bir modül 10 saat
EĞİTİM TARİHLERİ VE SAATLERİ
04 Kasım 2024 – 10 Ocak 2025
Hafta içi her gün: 18.00-20.00 saatleri arasında
EĞİTİMİN VERİLECEĞİ YER
Uzaktan Eğitim
Eğitim, yeterli katılımcı sayısına ulaşıldığında açılacaktır.
EĞİTİM SONUNDA VERİLECEK BELGE
10 saatlik eğitim sonunda, % 80 devam zorunluluğunu sağlayan katılımcılar “Katılım Belgesi” almaya hak kazanacaklardır. Ayrıca 6 ve üzeri modüle katılım sağlamış ve yapılacak teorik sınavda başarı gösterenler “Yapay Zeka Eğitimi Sertifikası” almaya hak kazanacaklardır.
ÜCRET
4.000.-TL
Eğitim Özellikleri
- Ders 0
- Sınav 0
- Süre 10 hafta
- Yetenek seviyesi Tüm seviyeler
- Dil Türkçe
- Öğrenciler 0
- Değerlendirme Evet
