Yapay Zeka Uzmanlığı Eğitimi

Açıklama

Genel Tanım

Eğitim Webinar Kayıtlarımız
“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

• Tanım ve Temel Bileşenler:
  • Yapay zekanın tanımı: Algoritma, veri, model ve öğrenme süreçlerinin kavramsal açıklaması.
  • Temel bileşenler: Giriş verileri (raw data), model mimarisi (örneğin, sinir ağları, karar ağaçları), eğitim ve test aşamaları.
  • Örnekler: Basit örnek vaka analizleri; akıllı asistanların, öneri sistemlerinin ve otomasyonun temel prensipleri.
• Kullanım Alanları:
  • Endüstriyel uygulamalar: Robotik otomasyon, üretim optimizasyonu, otonom araç sistemleri.
  • Günlük yaşamda örnekler: Akıllı telefon asistanları, kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, otomatik çeviri.
• Ekstra Teknik Konular:
  • Veri ön işleme teknikleri ve öznitelik mühendisliği: Ham verinin modele nasıl dönüştürüleceği.
  • Temel optimizasyon yöntemleri: Gradient descent ve diğer algoritma temelleri.
• Örnek Vaka Analizleri ve Tartışma:
  • Gerçek dünya projelerinden somut örnekler, başarı hikayeleri.
  • Tartışma oturumu: Yapay zekanın hangi sektörlerde devrim yarattığı ve hangi alanlarda henüz potansiyelinin tam kullanılmadığı.

1.2 Yapay Zekanın Tarihçesi (1950’lerden Günümüze)

• Erken Dönem (1950-1970):
  • Turing Testi ve ilk yapay zeka deneyleri; Alan Turing’in öngörüleri.
  • Sembolik AI, kurallara dayalı uzman sistemlerin geliştirilmesi.
  • Temel kavramsal modellerin ve ilk algoritmaların tanıtımı.
• Gelişim Süreçleri (1970-1990):
  • Kural tabanlı sistemlerin evrimi ve ilk istatistiksel öğrenme yaklaşımlarının ortaya çıkışı.
  • Önemli projeler, akademik makaleler ve dönemin teknolojik sınırları.
• Modern Dönem (1990’lar ve Sonrası):
  • Makine öğrenmesi devrimi: Büyük veri, GPU/TPU teknolojilerinin kullanılması.
  • Derin öğrenmenin yükselişi, sinir ağlarının ölçeklenebilirliği ve modern uygulama örnekleri.
  • Geleceğe yönelik trendler: Otonom sistemler, akıllı şehirler ve veri odaklı karar verme.

1.3 Yapay Zeka Paradigmaları

• Makine Öğrenmesi:
  • Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme; her birinin temel prensipleri ve kullanım senaryoları.
  • Algoritma örnekleri: Regresyon, sınıflandırma, kümeleme, boyut indirgeme tekniklerinin matematiksel temelleri.
• Derin Öğrenme:
  • Çok katmanlı sinir ağları, CNN, RNN, LSTM ve Transformer mimarilerinin yapısal detayları.
  • Model eğitim süreçleri, overfitting/underfitting kontrolü, optimizasyon teknikleri (örneğin, Adam, RMSprop) ve model performans metrikleri.
• Uzman Sistemler:
  • Kural tabanlı sistemlerin yapısı, çıkarım motorları ve mantıksal çıkarım mekanizmaları.
  • Modern hibrit yaklaşımlar: Uzman sistemlerin makine öğrenmesi modelleri ile entegrasyonu.
  • Avantajlar, sınırlamalar ve günümüz uygulama örnekleri.

Modül 2: Programlama Temelleri ve Python ile AI’ya Giriş

2.1 Python’a Giriş

• Python’un Tarihçesi ve Avantajları:
  • Python’un geliştirilme süreci, açık kaynak topluluğu ve veri bilimi alanında tercih edilme sebepleri.
  • Basit sözdizimi, geniş kütüphane ekosistemi ve prototipleme yetenekleri.
• Temel Yapı ve Sözdizimi:
  • Python sözdizimi, temel veri yapıları (listeler, sözlükler, demetler) ve kontrol akışları.
  • Yorumlayıcı kavramı, REPL (Read-Eval-Print Loop) ve etkileşimli çalışma ortamlarının kullanımı.
• Çalışma Ortamları ve Araçlar:
  • Sanal ortam oluşturma (virtualenv, conda) ve paket yönetimi.
  • IDE’lerin kurulumu ve yapılandırması: Jupyter Notebook ile interaktif kodlama, VSCode ve PyCharm kullanımı.
  • Uygulamalı örnek: Basit “Hello, World!” uygulaması ve veri okuma/yazma işlemleri.

2.2 Temel Veri Tipleri ve Operatörler

• Veri Tiplerinin Ayrıntılı İncelemesi:
  • Sayılar, metinler, listeler, sözlükler, setler ve demetlerin kullanım senaryoları.
  • Veri tiplerinin avantajları, dezavantajları ve hangi durumlarda tercih edileceği.
• Operatörler ve İfadeler:
  • Aritmetik, mantıksal, karşılaştırma ve bit operatörlerinin kullanımı.
  • Karmaşık ifadeler oluşturma, operatör önceliği ve örnek kod parçacıkları.
  • Mini projeler: Basit hesaplama uygulamaları ve veri işleme örnekleri.

2.3 Kontrol Yapıları ve Fonksiyonlar

• Koşul İfadeleri ve Döngüler:
  • If, elif, else yapılandırmaları, iç içe koşullar; for ve while döngülerinin detaylı kullanımı.
  • Gerçek dünya senaryoları: Liste üzerinde arama, tekrarlanan işlemler.
• Fonksiyonlar ve Modüler Programlama:
  • Fonksiyon tanımlama, parametreler, geri dönüş değerleri, lambda fonksiyonları.
  • Kodun modüler yapıda organizasyonu, tekrar kullanım ve fonksiyonların test edilmesi.
  • Uygulamalı örnekler: Matematiksel hesaplamalar, veri dönüştürme ve mini proje geliştirme.

2.4 Hata Ayıklama, Debugging ve Kod İyileştirme

• Hata Türleri ve Yönetimi:
  • Söz dizimi, çalışma zamanı ve mantıksal hataların tanımlanması.
  • Try-except bloklarının kullanımı, özel hata sınıfları, hata mesajlarının analizi.
• Debugging Teknikleri:
  • Print tabanlı hata ayıklama, pdb (Python debugger) kullanımı.
  • IDE destekli debugging: Breakpoint ayarlama, adım adım çalıştırma ve unit test örnekleri.
• Kod Optimizasyonu ve Refactoring:
  • Kodun okunabilirliğinin artırılması, gereksiz tekrarlardan kaçınma, optimizasyon stratejileri.
  • İyi yazım pratikleri, PEP8 standartları ve dokümantasyon örnekleri.
  • Uygulamalı projeler: Gerçek senaryolarda hata ayıklama ve kod iyileştirme çalışmaları.

Modül 3: Makine Öğrenmesi

3.1. Giriş ve Temel Kavramlar

• Makine Öğrenmesine Giriş
  • Makine Öğrenmesi Nedir?
  • Yapay Zekâ, Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi İlişkisi
  • Makine Öğrenmesi ve İstatistik Arasındaki Farklar ve Benzerlikler
• Makine Öğrenmesi Türleri
  • Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
  • Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
  • Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
  • Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-supervised Learning)
  • Aktarılı Öğrenme (Transfer Learning)
• Uygulama Alanları
  • Doğal Dil İşleme
  • Görüntü İşleme
  • Ses İşleme
  • Öngörülü Analitik (Predictive Analytics)
  • Tavsiye Sistemleri (Recommendation Systems)

3.2. Makine Öğrenmesine Hazırlık: Temel Alt Yapı

• Matematiksel Temeller
  • Lineer Cebir
    • Vektörler ve Matrisler
    • Matris Çarpımı, Determinant, Ters Alma
    • Özdeğerler ve Özvektörler
  • İstatistik ve Olasılık
    • Tanımlayıcı İstatistik (Ortalama, Varyans, Standart Sapma vb.)
    • Olasılık Dağılımları (Normal, Binom, Poisson vb.)
    • Hipotez Testleri ve Güven Aralığı
    • Regresyon ve Korelasyon
  • Optimizasyon Temelleri
    • Türev, Gradient, Gradient Descent
    • Kesin Çözümleme ve Nümerik Optimizasyon

3.3. Veri ve Veri Ön İşleme

• Veri Toplama
  • Veri Kaynakları (Veri Tabanları, API’ler, Web Scraping)
  • Etik ve Yasal Boyutlar (Veri Gizliliği, KVKK/GDPR vb.)
• Veri Temizleme
  • Eksik Veriler (Missing Data)
    • Eksik Verilerin Belirlenmesi
    • Eksik Verilerin Doldurulması (İmputation)
  • Aykırı Değerler (Outliers)
    • Aykırı Değer Tespiti
    • Aykırı Değerleri Yönetme Stratejileri

• Özellik (Feature) Mühendisliği
  • Özellik Ölçekleme (Feature Scaling)
    • Normalizasyon (Min-Max Scaling)
    • Standartlaştırma (Standardization)
  • Kategorik Değişkenleri Kodlama
    • Label Encoding
    • One-Hot Encoding
  • Özellik Seçimi (Feature Selection)
    • Varyans Eşiği (Variance Threshold)
    • Korelasyon Tabanlı Seçimler
    • Wrapper Yöntemleri (RFE, vb.)
  • Özellik Çıkarımı (Feature Extraction)
    • PCA (Principal Component Analysis)
    • LDA (Linear Discriminant Analysis)

3.4. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)

• Regresyon (Regression)
  • Basit Lineer Regresyon
  • Çoklu Lineer Regresyon
  • Düzenlileştirme (Regularization) Teknikleri
    • Ridge Regresyon (L2)
    • Lasso Regresyon (L1)
    • Elastic Net
  • Değerlendirme Metrikleri
    • MSE, RMSE, MAE, R^2
• Sınıflandırma (Classification)
  • Lojistik Regresyon
  • Karar Ağaçları (Decision Trees)
  • Rastgele Ormanlar (Random Forests)
  • Destek Vektör Makineleri (SVM)
  • Naive Bayes Sınıflandırıcıları
  • K-En Yakın Komşu (KNN)
  • Değerlendirme Metrikleri
    • Doğruluk (Accuracy), Kesinlik (Precision), Hatırlama (Recall), F1 Skor
    • ROC Eğrisi ve AUC
    • Confusion Matrix
• Model Kurma ve Modeli Değerlendirme
  • Eğitim/Test Ayrımı
  • Cross Validation (K-Fold, Stratified K-Fold)
  • Hiperparametre Optimizasyonu
    • Grid Search
    • Random Search
    • Bayesian Optimization
  • Ensemblling Teknikleri
    • Bagging (Bootstrap Aggregation)
    • Boosting (Adaboost, Gradient Boosting, XGBoost)
    • Stacking

3.5. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

• Kümeleme (Clustering)
  • K-Means
  • Hierarchical Clustering
  • DBSCAN
  • Küme Sayısı Belirleme (Elbow, Silhouette vb.)
• Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction)
  • PCA (Principal Component Analysis)
  • t-SNE
  • UMAP

Modül 4: Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları

4.1 Temel Sinir Ağları ve Model Eğitimi

• Yapay Nöron Yapısı:
  • Nöron, ağırlık, bias ve aktivasyon fonksiyonlarının matematiksel temelleri (Sigmoid, ReLU).
  • Perceptron ve tek katmanlı model uygulamaları.
• Çok Katmanlı Sinir Ağları:
  • İleri beslemeli ağların yapısı, katmanlar arası bağlantılar ve backpropagation algoritması.
  • Öğrenme oranı, optimizasyon algoritmaları (Adam, RMSprop) ile örnek uygulamalar.
• Uygulamalı Demo:
  • Basit bir sinir ağı modeli kurma, eğitim ve test etme.

4.2 İleri Derin Öğrenme Mimari Yaklaşımları

• CNN, RNN, LSTM ve Transformer:
  • Konvolüsyonel Sinir Ağları: Filtre, pooling, uygulama örnekleri (görüntü sınıflandırma).
  • Tekrarlayan Sinir Ağları: RNN, LSTM kullanımı, zaman serisi verilerinde uygulama.
  • Transformer mimarisi: Self-attention mekanizması, modern dil modellerinin temelleri.
• Model Düzenleme ve Optimizasyon:
  • Overfitting/underfitting yönetimi, regularization teknikleri (dropout, batch normalization).
  • Hiperparametre optimizasyonu ve model performans izleme.
• Vaka Çalışmaları ve İteratif İyileştirme:
  • Grup projeleri, interaktif demo seansları ve performans karşılaştırmaları.

4.3 Uygulamalı Derin Öğrenme Projeleri

• Araç ve Kütüphane Kullanımları:
  • TensorFlow, Keras, PyTorch kullanarak model oluşturma, eğitim ve test süreçleri.
• Gerçek Veri Setleri:
  • Uygulamalı demo seansları, model çıktılarının analizi ve iyileştirme stratejileri.
• Vaka Çalışmaları:
  • Gerçek dünya projelerinden örneklerle model geliştirme, tartışma ve değerlendirme.

Modül 5: Doğal Dil İşleme (NLP)

5.1 NLP Temelleri ve Teknikleri

• Dil İşleme Kavramları:
  • Tokenizasyon, lemmatizasyon, stop words, n-gram oluşturma.
  • Temel metin önişleme adımları, örnek metin işlemleri.
• Sözcük Vektörleri ve Embedding Teknikleri:
  • Word2Vec, GloVe, BERT embedding yöntemleri; matematiksel arka plan ve uygulama örnekleri.
• Metin Sınıflandırma ve Duygu Analizi:
  • Temel algoritmalar ve metin özetleme teknikleri, örnek uygulamalar.

5.2 Uygulamalı NLP Projeleri

• Python Kütüphaneleri ile NLP:
  • NLTK, spaCy, gensim kütüphanelerinin kullanımı; örnek projeler geliştirme.
• Chatbot ve Metin Analizi Projeleri:
  • Basit sohbet botu oluşturma, duygu analizi ve metin sınıflandırma uygulamaları.
• Performans Değerlendirmesi:
  • Model doğruluğu, precision, recall, F1 Score hesaplamaları.
  • Kullanıcı testleri, iteratif iyileştirme ve sonuç analizi.

Modül 6: Diğer AI Alanları ve Pekiştirmeli Öğrenme

6.1 Büyük Veri Analitiği

• Dağıtık Veri İşleme Temelleri:
  • Spark, Dask gibi araçların kullanımı; ölçeklenebilirlik kavramları.
  • Gerçek dünya veri setleri ile performans ölçümleri ve optimizasyon stratejileri.
• Uygulamalı Projeler:
  • Büyük veri analitiği projeleri, veri akışı optimizasyonu, interaktif demo seansları.

6.2 Pekiştirmeli Öğrenmeye Giriş

• Temel Kavramlar ve Algoritmalar:
  • Agent, environment, ödül, ceza, politika kavramları.
  • Q-learning, SARSA gibi temel algoritmaların teorik temelleri.
• Uygulamalı Pekiştirmeli Öğrenme:
  • Simülasyon ortamlarında basit otonom sistemler geliştirme.
  • Grup projeleri, vaka çalışmaları ve interaktif demo seansları.

Modül 7: Veri Görselleştirme ve Raporlama

7.1 Gelişmiş Veri Görselleştirme Teknikleri

• Grafik ve Diyagram Oluşturma:
  • Matplotlib, Seaborn, Plotly ile çizgi, çubuk, pasta, scatter ve heatmap grafiklerinin detaylı oluşturulması.
  • Grafiklerin stil, renk, etkileşim ve açıklama öğeleri; örnek kod parçacıkları.
• Dashboard Tasarımı:
  • Gerçek zamanlı veri akışlarını izleyen interaktif dashboard’lar; Power BI, Tableau entegrasyonu.
  • Web tabanlı görselleştirme araçları, kullanıcı arayüzü optimizasyonları ve örnek projeler.

7.2 Veri Hikayeleştirme ve Sunum Teknikleri

• Veriden Öykü Çıkarma:
  • Analiz sonuçlarını öyküye dönüştürme, stratejik rapor yazma, infografik tasarımı.
• Sunum Araçları ve Teknik Uygulamalar:
  • Etkileşimli sunum platformları, örnek vaka sunumları.
  • Gerçek projeler üzerinden sunum stratejileri, tartışma oturumları ve performans değerlendirmesi.

Modül 8: Proje Geliştirme ve Capstone Projesi

8.1 Proje Planlama ve Yönetimi

• Fikir Üretimi ve Gereksinim Analizi:
  • Proje fikirlerinin belirlenmesi, kapsam ve hedef tanımları, teknik dokümantasyon.
  • Akış şemaları, iş akışları, stratejik yol haritası oluşturma.
• Agile Proje Yönetimi:
  • Sprint planlaması, iteratif geliştirme, sürekli geri bildirim döngüleri.
  • Grup ve bireysel proje planlama çalışmaları, mentor desteği.

8.2 Uygulamalı Proje Geliştirme

• End-to-End Proje Süreçleri:
  • Veri toplama, temizleme, keşifsel analiz, model eğitimi, görselleştirme ve raporlama.
  • Prototip oluşturma, kullanıcı testleri, A/B testleri ve iteratif iyileştirme.
• Canlı Demo ve Atölye Çalışmaları:
  • Proje demo sunumları, interaktif tartışmalar, hata ayıklama seansları, mentor ve akran geri bildirimleri.

8.3 Final Projesi Sunumu ve Sertifikalandırma

• Proje Sunumları:
  • Grup ve bireysel final projelerinin kapsamlı sunumu, interaktif demo seansları.
  • Teknik raporlamalar, performans ölçümleri ve sonuç analizi.
• Sertifika Programı:
  • Final sınavı ve proje bazlı değerlendirme sonuçlarına dayalı sertifikalandırma.
  • İleri eğitim ve kaynak önerilerinin paylaşılması.

Modül 9: Etik, Veri Güvenliği ve Gelecek Trendleri

9.1 Yapay Zeka Etiği ve Sosyal Sorumluluk

• Etik İlkeler ve Rehberler:
  • Adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik, gizlilik ve önyargı konularının derinlemesine tartışılması.
  • Güncel uluslararası regülasyonlar, etik rehberler ve vaka analizleri.
• Toplumsal Etki:
  • Yapay zekanın toplumsal etkileri, önyargıların önlenmesi, sorumlu AI uygulamaları.
  • Etik risk yönetimi stratejileri, pratik örnekler ve tartışma oturumları.

9.2 Veri Güvenliği ve Koruma

• Temel Veri Güvenliği İlkeleri:
  • Veri gizliliği, şifreleme yöntemleri, erişim kontrolü teknikleri.
  • Model güvenliği, adversarial saldırılar ve risk analizi.
• Uygulamalı Güvenlik Stratejileri:
  • Güvenlik ihlallerine karşı alınan önlemler, vaka çalışmaları.
  • Operasyonel ve teknik güvenlik uygulamaları, örnek senaryolar.

9.3 Geleceğe Yönelik Trendler ve Stratejik Öngörüler

• Yeni Teknolojik Trendler:
  • Federated learning, explainable AI, quantum computing gibi ileri konular.
  • Dijital dönüşüm, endüstri 4.0 ve yapay zeka teknolojilerindeki evrim.
• Stratejik Planlama ve İnovasyon:
  • Gelecekteki iş modelleri, yatırım analizi, stratejik öngörüler.
  • Panel tartışmaları, inovatif vaka çalışmaları ve ileri trend raporları.

Modül 10: Üretime Alınan AI Çözümleri ve Dağıtım

10.1 Model Dağıtımı ve Üretim Ortamları

• Model Entegrasyonu:
  • RESTful API’ler, microservices mimarisi; model deployment stratejileri.
  • Containerization: Docker ve Kubernetes kullanımı, ölçeklenebilirlik ve yönetim.
• Sürekli Entegrasyon / Dağıtım (CI/CD):
  • Otomatik test süreçleri, model izleme, hata yönetimi ve otomatik geri bildirim döngüleri.
  • Performans optimizasyonu: Latency, throughput ölçümleri, gerçek zamanlı iyileştirme stratejileri.

10.2 End-to-End Uygulama Örnekleri ve Vaka Çalışmaları

• Sektörel Uygulama Senaryoları:
  • Sağlık, finans, perakende, otomotiv ve diğer sektörlerde AI çözümleri.
  • Uygulama örnekleri, vaka çalışmaları, canlı demo sunumları.
• Gerçek Zamanlı İzleme ve Optimizasyon:
  • Üretim ortamında model performansının izlenmesi ve optimize edilmesi.
  • Mentor geri bildirimleri, performans raporlaması ve iteratif iyileştirme.

Bu eğitim programı, ARC Enstitü ve Beykoz Üniversitesi Yaşam Boyu Öğrenim Merkezi iş birliğiyle sunulmaktadır.