Yapay Zeka Mühendisliği Sertifika Programı
Program Detayları
Bu programla, veri işleme sürecindeki akış ve yapay zekâ mühendisliği için gereken teorik ve pratik uygulamaları öğreniyor olacaksınız.
Yapay Zeka Mühendisliği Sertifika Programı Konu Başlıkları
Yapay Zeka
- Yapay Zekaya Giriş
- Yapay Zekaya duyulan ihtiyaç
- Yapay Zeka Uygulamaları
- Yapay Zeka Mühendisinin Alet Çantası
- Programlama Becerileri
- Doğrusal Cebir, Olasılık ve İstatistik
- Analitik Problem Çözme
- Etkili iletişim
- Yaratıcı düşünce
- Algoritmalar ve Çerçeveler
- Veri Girişi Kurulumu
- Yazılım Yaşam Döngüsü
Python
- Syntax (Sözdizimi kuralları)
- Python Kurulum ve Çalışma Dizini Ayarları
- Değişken Türleri ve Veri Yapıları
- String, Integer, Float, Complex Tanım ve Özellikleri
- Tip Dönüşümleri
- List(Liste), Set(Küme), Tuple(Demet) ve Dictionary(Sözlük) Yapısı
- Fonksiyonlara Giriş ve Fonksiyon Okuryazarlığı
- Local ve Global Değişkenler ve Etki Alanları
- Koşul İfadeleri: If & else & elif
- for Döngüsü
- While Döngüsü
Nesneye Yönelik Programlama (OOP)
- Sınıf (Class) Özellikleri
- Örnek Özellikleri ve Metotları
- Miras Yapıları
- Fonksiyonel Programlama
- Yan Etkisiz ve İsimsiz Fonksiyonlar
- Vektörel Operasyonlar
- Hata Yakalama
- Fonksiyonlar
- İleri Düzey Fonksiyonlar
Önemli Python Kütüphaneleri
- Numpy
- Pandas
- Seaborn
- Matplotlib
- TensorFlow
- Keras
- Scikit learn
- PyTorch
- Statsmodels
- SciPy
- Theano
Veri Tabanı Yönetimi ve Büyük Veri
- Veriye Erişim, MongoDB ve NoSQL
- Veri Madenciliği ve Örüntü İşleme
- Spark ile Büyük Veri Uygulamaları
- Öneri Sistemleri
Makine Öğrenmesi
- Denetimli Makine Öğrenmesi
- Yarı Denetimli Makine Öğrenmesi
- Denetimsiz Makine Öğrenmesi
- Takviyeli Makine Öğrenmesi
- Veri ile Çalışma ve Hazırlama
- Uygulamalı Regresyon ve Sınıflandırma
- Uygulamalı Lineer Regresyon
- Uygulamalı Lojistik Regresyon
- Uygulamalı Support Vector Machine (SVM)
- Uygulamalı k-means Clustering
- Uygulamalı Karar Ağaçları
- Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Duygu Analizi
- Örnek Vaka Çalışması: Fiyat Tahmin Modeli geliştirme
Derin Öğrenme
- Derin Öğrenme Nedir?
- Yapay Sinir Ağları Kavramı
- Yapay Sinir Ağları Sınıflandırmaları
- Yapay Sinir Ağları Çalışma Prensipleri
- Python İle Görüntü İşleme
- Metin Analizi
- Doğal Dil İşleme (NLP)
- Derin Öğrenme Uygulamaları
Yapay Zeka
- Yapay Zekaya Giriş
- Yapay Zekaya duyulan ihtiyaç
- Yapay Zeka Uygulamaları
- Yapay Zeka Mühendisinin Alet Çantası
- Programlama Becerileri
- Doğrusal Cebir, Olasılık ve İstatistik
- Analitik Problem Çözme
- Etkili iletişim
- Yaratıcı düşünce
- Algoritmalar ve Çerçeveler
- Veri Girişi Kurulumu
- Yazılım Yaşam Döngüsü
Python
- Syntax (Sözdizimi kuralları)
- Python Kurulum ve Çalışma Dizini Ayarları
- Değişken Türleri ve Veri Yapıları
- String, Integer, Float, Complex Tanım ve Özellikleri
- Tip Dönüşümleri
- List(Liste), Set(Küme), Tuple(Demet) ve Dictionary(Sözlük) Yapısı
- Fonksiyonlara Giriş ve Fonksiyon Okuryazarlığı
- Local ve Global Değişkenler ve Etki Alanları
- Koşul İfadeleri: If & else & elif
- for Döngüsü
- While Döngüsü
Makine Öğrenmesi
- Denetimli Makine Öğrenmesi
- Yarı Denetimli Makine Öğrenmesi
- Denetimsiz Makine Öğrenmesi
- Takviyeli Makine Öğrenmesi
- Veri ile Çalışma ve Hazırlama
- Uygulamalı Regresyon ve Sınıflandırma
- Uygulamalı Lineer Regresyon
- Uygulamalı Lojistik Regresyon
- Uygulamalı Support Vector Machine (SVM)
- Uygulamalı k-means Clustering
- Uygulamalı Karar Ağaçları
- Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Duygu Analizi
- Örnek Vaka Çalışması: Fiyat Tahmin Modeli geliştirme
Eğitim Yaklaşımı
Yapay Zeka Mühendisliği Sertifika Programı Neyi Amaçlar?
Covid-19 sonrasında hızlanan dijital dönüşüm süreci ile birlikte birçok şirket veri odaklı karar almakta ve veriden değer üretmeyi hedeflemektedir. Milyonlarca verinin olduğu bu düzlemde geleneksel yöntemlerin dışında sistematik bir bilgi birikimi ve açık kaynak yazılımlarla katılımcıların teknik becerilerinin geliştirilmesi hedeflenmiştir.
Neler Öğreneceksiniz
Program sonunda;
-
Yapay Zeka (Pekiştirmeli Öğrenme) algoritmalarının ardında yatan matematiği, mantığı, teoriyi ve bu algoritmaların Python ile sıfırdan kodlayacaksınız.
-
Hem birlikte kodlayacağımız hem de bireysel olarak yapacağınız farklı Yapay Zeka (Pekiştirmeli Öğrenme) projeleri üreteceksiniz.
-
Bir Yapay Zeka modelinin (Agent) veriye bağlı olmadan kendi kendine
-
Q-Learning, Deep Q-Learning gibiYapay Zeka (Pekiştirmeli Öğrenme) algoritmalarına hakim olacaksınız.
-
Yapay Zeka (Pekiştirmeli Öğrenme) algoritmalarını kullanmak için Python ile oyun ortamı (Atari Game) yaratacaksınız.
-
Kendi başınıza Yapay Zeka (Pekiştirmeli Öğrenme) algoritması geliştireceksiniz.