Genel Bakış ve Eğitim İçeriği

Eğitimin Kapsamı

Bu eğitim, Python programlama dili ile yapay zeka teknolojilerini öğrenmek isteyen ve bu alanda derinlemesine bilgi sahibi olmayı amaçlayan bireyler için kapsamlı bir rehberdir. Eğitim, katılımcıların yapay zeka (YZ) ve makine öğrenmesi (ML) algoritmalarını anlamalarını ve bu algoritmaları Python kullanarak nasıl uygulayabileceklerini öğretmeyi hedeflemektedir. Eğitim boyunca, teori ile pratiği birleştirerek katılımcıların gerçek dünya problemlerine yenilikçi çözümler üretebilmeleri sağlanacaktır.

1. Yapay Zeka ve Python Temelleri:

   • Katılımcılar, yapay zekanın ne olduğunu ve hangi temel prensiplere dayandığını öğrenirler. Ayrıca, Python programlama dilinin temellerini, veri yapıları ve algoritmaları hakkında bilgi sahibi olurlar. Bu temel bilgiler, yapay zeka algoritmalarının Python ile nasıl kodlanacağını anlamak için gereklidir.

2. Makine Öğrenmesi Algoritmaları:

   • Denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarının teorik temelleri ve uygulamaları ayrıntılı bir şekilde ele alınır. Katılımcılar, regresyon, sınıflandırma, kümeleme gibi çeşitli algoritmaları Python kütüphanelerini kullanarak kodlayıp çalıştırırlar.

3. Veri Bilimi ve Veri Analizi:

   • Yapay zeka projelerinin temelinde veri yatar. Bu bölümde, veri toplama, veri temizleme, veri analizi ve görselleştirme teknikleri öğretilir. Katılımcılar, gerçek dünya verileri üzerinde çalışarak bu verilerin YZ projelerinde nasıl kullanılacağını öğrenirler.

4. Derin Öğrenme Teknikleri:

   • Sinir ağlarının temellerinden başlayarak, ileri düzey derin öğrenme tekniklerine kadar geniş bir yelpazede bilgi sunulur. Katılımcılar, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) gibi modelleri Python ile nasıl geliştirebileceklerini öğrenirler.

5. Doğal Dil İşleme (NLP):

   • Metin ve dil verisi üzerinde çalışarak, dil işleme algoritmalarını öğrenirler. Bu bölümde, metin madenciliği, dil modelleme, duygu analizi gibi NLP uygulamaları detaylandırılır. Katılımcılar, Python kütüphanelerini kullanarak doğal dil işleme projeleri geliştirirler.

6. Görüntü İşleme ve Bilgisayarla Görme:

   • Katılımcılar, görüntü verisini analiz etme ve işleme tekniklerini öğrenirler. Görüntü tanıma, nesne algılama ve segmentasyon gibi ileri düzey görüntü işleme projelerini Python ile gerçekleştirirler.

7. YZ Uygulama Geliştirme ve Proje Yönetimi:

   • Eğitim, yapay zeka projelerinin nasıl planlanacağı, yönetileceği ve geliştirileceği konularında da bilgi sunar. Katılımcılar, proje yönetimi araçlarını kullanarak YZ uygulamalarını nasıl hayata geçirebileceklerini öğrenirler.

Eğitimin Amacı

1. Teorik ve Pratik Bilgiyi Birleştirmek:

   • Bu eğitim, katılımcıların yapay zeka teorisini öğrenmelerini ve bu teoriyi pratik uygulamalara dönüştürebilmelerini amaçlar. Katılımcılar, YZ algoritmalarının temel prensiplerini kavrayarak, bu algoritmaları Python ile kodlama becerisi kazanırlar.

2. YZ Projeleri Geliştirme Yetkinliği Kazandırmak:

   • Katılımcılar, YZ projeleri geliştirmek için gereken tüm adımları öğrenirler. Bu, veri toplama ve ön işleme, model geliştirme ve eğitim, model değerlendirme ve iyileştirme gibi süreçleri içerir. Bu yetkinlikler, katılımcıların gerçek dünya problemlerini çözmek için YZ teknolojilerini kullanmalarını sağlar.

3. Endüstri Standardı Araçlar ve Kütüphanelerle Çalışmak:

   • Eğitim boyunca, Python’un popüler YZ kütüphaneleri olan TensorFlow, Keras, Scikit-learn, Pandas ve OpenCV gibi araçlarla çalışılır. Katılımcılar, bu araçları etkin bir şekilde kullanarak YZ projeleri geliştirme yeteneği kazanırlar.

4. İleri Seviye YZ Tekniklerini Öğretmek:

   • Katılımcılar, sadece temel YZ algoritmalarını değil, aynı zamanda derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi ileri seviye teknikleri de öğrenirler. Bu teknikler, daha karmaşık ve sofistike YZ projeleri geliştirmek için gereklidir.

5. YZ’nin Etik ve Sosyal Boyutlarını Anlamak:

   • Eğitim, yapay zekanın toplumsal etkileri ve etik sorumlulukları konusunda da bilinç oluşturmayı hedefler. Katılımcılar, YZ projelerinde etik prensipleri göz önünde bulundurarak sorumlu ve bilinçli uygulamalar geliştireceklerdir.

6. Kariyer Fırsatları Sunmak:

   • Katılımcılar, yapay zeka alanında kariyer fırsatları ve bu alanda nasıl ilerleyebilecekleri konusunda da bilgi sahibi olurlar. Eğitim, katılımcıların YZ alanında kendilerini geliştirmeleri ve kariyerlerinde bir adım öne geçmeleri için gerekli bilgi ve becerileri sunar.

Bu kapsamlı eğitim, katılımcıların Python ile yapay zeka teknolojilerini öğrenmelerini ve bu alanda uygulama yapabilmelerini amaçlar. Eğitim süresince edindikleri bilgi ve deneyim, katılımcıların YZ projelerini başarıyla hayata geçirmelerini sağlayacaktır.

Eğitim İçeriği

1. Giriş ve Python Temelleri

   • Python'a Giriş
   • Python Kurulumu ve Temel Yapılar
   • Python ile Temel Programlama

2. Python ile Veri Bilimi

   • Veri Toplama ve Temizleme
   • Pandas ile Veri Manipülasyonu
   • Veri Görselleştirme (Matplotlib, Seaborn)

3. Makine Öğrenmesi (ML)

   • Python ve Scikit-learn
   • Denetimli Öğrenme (Regresyon, Sınıflandırma)
   • Denetimsiz Öğrenme (Kümeleme, Boyut İndirgeme)
   • Model Değerlendirme ve Performans Analizi

4. Derin Öğrenme (DL)

   • Yapay Sinir Ağlarına Giriş
   • TensorFlow ve Keras Kullanarak Model Oluşturma
   • Derin Öğrenme Modelleri (CNN, RNN, LSTM)

5. Doğal Dil İşleme (NLP)

   • Metin İşleme ve Analiz
   • NLTK ve SpaCy Kullanarak Metin Madenciliği
   • Dil Modelleme ve Sentiment Analizi

6. Görüntü İşleme

   • OpenCV ile Görüntü İşleme
   • Görüntü Tanıma ve Sınıflandırma
   • Nesne Algılama ve Segmentasyon

7. YZ Proje Geliştirme

   • YZ Proje Yönetimi ve Süreçleri
   • Python ile YZ Uygulamaları Geliştirme
   • Gerçek Dünya YZ Proje Örnekleri

8. YZ Etiği ve Toplumsal Etkiler

   • Yapay Zeka ve Etik Sorunlar
   • YZ'nin Toplum Üzerindeki Etkileri
   • YZ Uygulamalarında Etik Yaklaşımlar

9. Kariyer ve Gelişim Olanakları

   • Yapay Zeka Alanında Kariyer Fırsatları
   • Python ile YZ Geliştirme Olanakları
   • Araştırma ve Geliştirme Kaynakları