YAPAY ZEKA VE MAKLİNA ÖĞRENMESİ
EĞİTİMİN 1
İÇERİĞİ Giriş ve Temel Kavramlar Yapay zeka nedir? (Tarihçe ve tanımlar) Makine öğrenmesi nedir? (Temel kavramlar ve prensipler) Yapay zeka ve makine öğrenmesinin uygulama alanları Günlük hayattan örnekler Denetimli Öğrenme (Supervised Learning) Tanımı ve kullanım alanları Örnek algoritmalar: doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning) Tanımı ve kullanım alanları Örnek algoritmalar: Kümeleme (clustering), bağlantı
EĞİTİMİN 2 İÇERİĞİ
Derin Öğrenme (Deep Learning) Tanımı ve kullanım alanları Sinir ağları ve derin sinir ağları Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP) Tanımı ve kullanım alanları Temel teknikler ve algoritmalar Gerçek Hayat Uygulamaları ve Örnekler Çeşitli sektörlerden örnek projeler ve uygulamalar Katılımcıların kendi projelerinden örnekler paylaşmaları (isteğe bağlı)
EĞİTİMİN 3 İÇERİĞİ
Atölye Çalışması Basit bir makine öğrenmesi problemi üzerinde uygulamalı çalışma (Örn: veri setiyle çalışma, model oluşturma ve değerlendirme) Soru-Cevap ve Kapanış Katılımcıların sorularının yanıtlanması Seminerin değerlendirilmesi ve geri bildirimlerin alınması Kapanış ve teşekkürler
EĞİTİMİN SÜRESİ KATILIM &
SERTİFİKASYON
Sınıf Eğitimi Eğitimin içeriği, sınıf ortamında yapılacak eğitimler için hazırlanmıştır ve süresi 1 gündür. Eğitime katılım en fazla 15 kişi ile sınırlıdır. Katılım & Sertifikasyon Konuya ilgi duyan herkes katılabilir. Eğitime katılanlara Katılım Belgesi verilir.
