Machine Learning Essentials with Python Eğitimi

Sorunsuz ve kusursuz bir öğrenme deneyimi sağlamak ve bu eğitimden alınacak faydaların en üst düzeye çıkarmak için aşağıdaki önkoşul becerilere sahip olmalısınız:

• Temel Python Anlayışı ve Python Kütüphanelerine aşinalık (Pandas ve Numpy, vb.)
• Temel Matematik ve Problem Çözme Becerileri
• Temel Veri Yapılarının Anlaşılması

"Machine Learning Essentials with Python" Eğitimine Kimler Katılmalı?

Bu eğitim; Python geliştiricileri, veri analistleri ve becerilerini AI ve Makine Öğrenimine genişletmek isteyen, gelecek vaat eden veri bilimcileri için ideal bir eğitim niteliği taşıyor. Ek olarak, yapay zekanın ürün geliştirme ve iş stratejisi üzerindeki etkisini uygulamalı olarak anlamayı amaçlayan ürün yöneticileri ve iş liderleri için de bu eğitim son derece faydalı olacaktır.

Bu eğitim, eğitmen liderliğindeki ilgi çekici ve faydalı sunumları değerli uygulamalı laboratuvarlar ve ilgi çekici grup etkinlikleriyle birleştiriyor. Eğitim boyunca şunları öğreneceksiniz:

• Veri Bilimi için Python Programlamasında Ustalaşmak: Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi önemli Python veri bilimi kitaplıklarını kullanma yeterliliği de dahil olmak üzere Python'un veri bilimi ve yapay zekadaki rolünü derinlemesine anlayacaksınız.
• Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Temellerini Anlamak: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kavramlarını, uygulamalarını ve yapay zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmeyi nasıl ayırt edebileceğinizi güçlü bir şekilde kavrayacaksınız.
• Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Tekniklerini İnceleyin: Denetimli ve Denetimsiz Öğrenmede temel yöntemler olan Regresyon Analizi, İkili Sınıflandırma ve k-means Kümelemesini yürütmek için uygulamalı beceriler edineceksiniz.
• Veri Düzenleme ve Ön İşleme Tekniklerini Uygulamak: Eksik verileri, aykırı değerleri ve kategorik verileri etkili bir şekilde ele almayı öğrenin ve Makine Öğrenimi projelerinde önemli adımlar olan özellik ölçeklendirme ve normalleştirmeyi gerçekleştireceksiniz.
• Makine Öğrenimi Modellerini Oluşturma ve Değerlendirme: Model oluşturma, değerlendirme, doğrulama ve Topluluk Öğrenme tekniklerinin uygulanması da dahil olmak üzere yapay zeka projelerinin yaşam döngüsünü öğreneceksiniz.
• Python'da önemli veri ön işleme tekniklerini anlama ve uygulama: Katılımcılar, güvenilir makine öğrenimi modelleri oluşturmak için gerekli olan eksik verileri, aykırı değerleri ve kategorik verileri işleme becerisini kazanacaklardır.
• Veri görselleştirmeleri oluşturma ve yorumlama yetkinliğini geliştirme: Katılımcılar ilgi çekici görselleştirmeler oluşturmak ve verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için Python'un Matplotlib ve Seaborn gibi güçlü kitaplıklarından nasıl yararlanacaklarını öğrenecekler.
• Gerçek dünya örnekleri için bir makine öğrenimi hattı oluşturma: Katılımcılar, Python kullanarak bir makine öğrenimi projesini ilk veri toplama aşamasından son model dağıtımına kadar taşımak için pratik bilgi birikimi kazanacaklar.
• (İsteğe Bağlı / Bonus Konular): Yapay Zekayı Gerçek Dünya Uygulamalarına Uygulama: Eğitimin sonunda, popüler Python çerçevelerini ve GPT, CoPilot vb. gibi modern yapay zeka teknolojilerini kullanarak yapay zeka işlevlerini entegre eden uygulamalar geliştirebileceksiniz.

1. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimine Giriş

• Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin ne olduğunu ve modern işletmeler için neden kritik olduklarını anlayın
• Yapay zeka tanımlarını ve türlerini keşfetme
• Modern Çağda Yapay Zekayı ve İş Dünyasındaki Rolünü Tartışmak
• Değişimi Kucaklayın: Araçları Kullanarak Öğrenin ve Güven Oluşturun – Onlar Tarafından Yerinizi Almayın

2. Makine Öğrenimine Daha Derin Bir Bakış

• Matematiğin yapay zekada nasıl kullanıldığına veya yapay zekaya nasıl uygulandığına ilişkin temel bilgiler
• Algoritmalar: Bunlar nelerdir ve AI ve ML'de nasıl kullanılırlar?
• Denetimli ve Denetimsiz
• Sınıflandırma, Regresyon, Kümeleme, Boyut Azaltma ve Topluluk Yöntemleri
• Yapay Zeka ve iş karar vermede Makine Öğreniminin rolü
• Verimliliği artırmak için Makine Öğreniminin kullanıldığı gerçek bir iş senaryosunu inceleyin.

3. İş ve Karar Vermede Yapay Zekadan Yararlanma

• Yapay zekanın değer kattığı temel iş alanlarının tartışılması: Operasyonlar, Pazarlama, Satış, İK, içerik geliştirme, kodlama ve yazılım geliştirme
• Yapay zekanın iş karar alma süreçlerinde nasıl kullanıldığını keşfedin
• Tahmine dayalı analitiklere giriş
• Stratejik karar alma için yapay zekayı kullanma

4. İş Dünyasında Yapay Zeka İçin Yeni Trendler: Büyük Dil Modelleri (LLM), Üretken Yapay Zeka ve GPT

• Üretken yapay zekanın temellerini ve diğer yapay zeka tekniklerinden farkını anlayın
• GPT'ye giriş ve çeşitli sektörlerdeki uygulamaları
• GPT'nin, aldığı girdiye göre insan benzeri metinler oluşturmak için makine öğrenimini nasıl kullandığını keşfedin.
• Dil modelleri kavramını ve bunların büyük miktarda metin verisi kullanılarak nasıl eğitildiğini anlayın

5. Sinir Ağlarının Temelleri

• Bunlar nelerdir ve nasıl kullanılırlar?
• Temel kısımlar: Nöronlar, aktivasyon fonksiyonları, etkileşimler.
• Türler: İleri beslemeli, yinelenen, evrişimli sinir ağlarına genel bakış.
• Nasıl öğreniyorlar: İleri yayılım, geri yayılım açıklandı.
• Sinir Ağlarının Eğitimi: Eğitimde veri ön işlemenin önemi.
• Derin Sinir Ağları: Avantajları ve pratik uygulamalara genel bakış.
• Uygulamada: Görüntü tanıma, dil işleme vb. kullanım durumları.
• Etik Hususlar: Sinir ağlarındaki önyargıların ve etik kaygıların ele alınması.

6. Doğal Dil İşleme (NLP) ve Duygu Analizi

• NLP nedir ve nasıl kullanılır?
• NLP Dili ve Semantik Anlamı, Bigramlar, Trigramlar, n-Gramlar, Kök Köklendirme ve Dallanma
• Duygu Analizine Giriş: Duygu göstergeleri, Duygu Örneklemesi, Duygu Analizine Dayalı Seçimleri Tahmin Etme

7. Görüntü, Video ve Ses İşleme için Yapay Zekayı Kullanma

• Görüntü işleme ve Tanımlama, Yüz Analizi, Ses İşleme hakkında bilgi edinin
• Akışlı videonun ve gerçek dünyadaki AV işlemenin analiz edilmesinde yapay zekanın rolünü tartışın

8. İşletmeler için Yapay Zeka Teknik Araçları: Veri Bilimi, Derin Öğrenme ve Bulut

• Veri Biliminde Yapay Zekanın Uygulanmasına Genel Bakış
• Araçlar: Python, NumPy, Pandalar, SciKitLearn, Hadoop, Spark
• NoSQL Veritabanları
• Derin Öğrenmeye genel bakış
• Bulutta İşletmeler için Yapay Zeka'ya genel bakış

9. Pratik Uygulamalar ve İş Dünyasında Yapay Zekanın Geleceği

• İşletmeler için uygulamalı yapay zekada sırada ne var?
• İşletmenin geleceğini şekillendiren yeni yapay zeka trendleri
• Yapay zekayı uygularken etik hususlar

Sonraki Adım Nedir?

• Uygulamalı Uygulama
• Kaynaklar
• Yapay Zeka ve ML Toplulukları