Açıklama
Genel Tanım
“Yapay Zeka Uzmanlığı” eğitimi, yapay zekanın temel kavramlarından başlayarak ileri düzey algoritmalar, uygulama geliştirme, etik ve güvenlik, dağıtık sistemler ve üretim ortamlarına entegrasyon konularını kapsayan, çok katmanlı ve uygulamalı bir programdır. Bu eğitim, katılımcılara modern yapay zeka teknolojilerini derinlemesine anlamaları, veri bilimi ve makine öğrenmesi tekniklerini uygulamaları ve endüstride kullanılabilir, ölçeklenebilir AI çözümleri geliştirmeleri için gerekli bilgi ve becerileri kazandırmayı amaçlar.
Nedir?
Büyük Veri Analizi; veri hacmi, çeşitliliği ve hızını göz önünde bulundurarak, verilerin toplanması, depolanması, temizlenmesi, işlenmesi ve analiz edilmesi sürecini kapsar. Bu eğitim, büyük veri ekosistemindeki temel teknolojileri ve metodolojileri kullanarak, veriden değer yaratma yollarını ortaya koyar.
Kimler İçindir?
- Veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisileri ve derin öğrenme uzmanları
- Yazılım geliştiriciler, sistem mimarları ve IT yöneticileri
- Akademisyenler, araştırmacılar ve teknoloji meraklıları
- İş analistleri, strateji belirleyiciler ve dijital dönüşüm projelerinde yer alan profesyoneller
- Yapay zeka ve veri bilimi uygulamalarını üretim ortamına taşımak isteyen kurumsal ekipler
Neden Yapay Zeka Uzmanlığı Eğitimi ?
- Derinlemesine Teknik Bilgi: Temel kavramlardan ileri düzey algoritmalara, model eğitimi, optimizasyon, güvenlik ve etik konularına kadar geniş bir konu yelpazesi sunar.
- Uygulamalı Deneyim: Canlı demo seansları, interaktif atölyeler, vaka çalışmaları ve proje geliştirme oturumları sayesinde teorik bilgilerin pratikte nasıl kullanılacağını öğrenirsiniz.
- Üretim Odaklı Yaklaşım: Dağıtık sistemler, API entegrasyonu, containerization ve CI/CD süreçleriyle, AI çözümlerinin kurumsal üretim ortamlarına entegrasyonuna odaklanır.
- Güncel Trendler ve İnovasyon: Federated learning, explainable AI, quantum computing gibi ileri konulara değinerek, geleceğin teknolojik trendlerine hazırlıklı olmanızı sağlar.
- Kariyer Gelişimi: Güçlü bir portföy ve sertifikalandırma sayesinde, kariyerinizde rekabet avantajı elde etmenize yardımcı olur.
Modül 1: Yapay Zeka Temelleri ve Tarihçesi
1.1 Yapay Zeka’nın Tanımı ve Temel Kavramlar
1.2 Yapay Zekanın Tarihçesi (1950’lerden Günümüze)
1.3 Yapay Zeka Paradigmaları
Modül 2: Programlama Temelleri ve Python ile AI’ya Giriş
2.1 Python’a Giriş
2.2 Temel Veri Tipleri ve Operatörler
2.3 Kontrol Yapıları ve Fonksiyonlar
2.4 Hata Ayıklama, Debugging ve Kod İyileştirme
Modül 3: Makine Öğrenmesi
3.1. Giriş ve Temel Kavramlar
3.2. Makine Öğrenmesine Hazırlık: Temel Alt Yapı
3.3. Veri ve Veri Ön İşleme
3.4. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
3.5. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
Modül 4: Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları
4.1 Temel Sinir Ağları ve Model Eğitimi
4.2 İleri Derin Öğrenme Mimari Yaklaşımları
4.3 Uygulamalı Derin Öğrenme Projeleri
Modül 5: Doğal Dil İşleme (NLP)
5.1 NLP Temelleri ve Teknikleri
5.2 Uygulamalı NLP Projeleri
Modül 6: Diğer AI Alanları ve Pekiştirmeli Öğrenme
6.1 Büyük Veri Analitiği
6.2 Pekiştirmeli Öğrenmeye Giriş
Modül 7: Veri Görselleştirme ve Raporlama
7.1 Gelişmiş Veri Görselleştirme Teknikleri
7.2 Veri Hikayeleştirme ve Sunum Teknikleri
Modül 8: Proje Geliştirme ve Capstone Projesi
8.1 Proje Planlama ve Yönetimi
8.2 Uygulamalı Proje Geliştirme
8.3 Final Projesi Sunumu ve Sertifikalandırma
Modül 9: Etik, Veri Güvenliği ve Gelecek Trendleri
9.1 Yapay Zeka Etiği ve Sosyal Sorumluluk
9.2 Veri Güvenliği ve Koruma
9.3 Geleceğe Yönelik Trendler ve Stratejik Öngörüler
Modül 10: Üretime Alınan AI Çözümleri ve Dağıtım
10.1 Model Dağıtımı ve Üretim Ortamları
10.2 End-to-End Uygulama Örnekleri ve Vaka Çalışmaları
