Python, yüksek seviyeli, genel amaçlı bir programlama dilidir. 1989 yılında Guido van Rossum tarafından geliştirilmeye başlanmış ve 1991 yılında ilk sürümü piyasaya sürülmüştür. Python, basit ve okunaklı bir söz dizimine sahiptir, bu nedenle özellikle programlamaya yeni başlayanlar için öğrenmesi kolaydır.
Yapay zeka (YZ), bilgisayar sistemlerine, makinelere veya yazılımlara insan benzeri zekaya sahip olma yeteneği kazandırmayı amaçlayan bir bilim ve mühendislik alanıdır. Bu terim, bilgisayar programlarının, algoritmaların ve makinelerin çeşitli görevleri gerçekleştirmek için insan zekasını taklit etme veya simüle etme çabalarını kapsar. Yapay zeka, genel olarak iki ana kategoride incelenir. Bunlar:
Zayıf Yapay Zeka (Weak AI veya Narrow AI): Bu tip yapay zeka, belirli bir görevi gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır. Örneğin, sesli asistanlar, görüntü tanıma sistemleri veya oyunlarda karşılaşılan yapay zeka düşmanları gibi belirli bir alanda uzmanlaşmış sistemler zayıf yapay zeka örnekleridir. Bu sistemler, belirli bir görevde insan benzeri performans göstermeye odaklanır.
Güçlü Yapay Zeka (Strong AI veya General AI): Bu tip yapay zeka, genel anlamda insan zekasına benzer bir bilişsel kapasiteye sahip olmayı hedefler. Bu, çok çeşitli görevleri, problemleri çözebilme ve öğrenme yeteneği anlamına gelir. Güçlü yapay zeka, genel zekaya sahip bir entite olarak düşünülür, ancak bu seviyede bir yapay zeka henüz gerçekleştirilmemiştir.
Yapay zeka, makine öğrenimi (machine learning) ve derin öğrenme (deep learning) gibi alt dalları içerir. Makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin deneyimlerden öğrenmelerine ve kendilerini geliştirmelerine olanak tanıyan bir yaklaşımı ifade ederken, derin öğrenme, büyük miktarda veri üzerinde karmaşık modeller oluşturan ve öğrenen algoritmaların kullanılmasını içerir.
Yapay zeka, birçok endüstride, sağlık hizmetlerinden finansal analize, otonom araçlardan dil çevirisi uygulamalarına kadar çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Ancak, bu teknolojilerin etik, güvenlik ve toplumsal etkileri gibi konularda da dikkatlice yönetilmesi gereken birçok sorun ve tartışma da beraberinde getirmiştir.
Yapay zeka (YZ) öğrenmek sizlere birçok avantaj sunabilir, ancak herkes için de aynı ölçüde aynı avantajı sağlamaz. Yapay zeka geleceğin en önemli teknolojileri ve mesleklerinden birisi olarak gösterilmektedir. Eğer sizler kendinizi bu alanda geliştirmek istiyorsanız o zaman size katacağı katkılar fazlasıyla sizi öne çıkaracaktır. Bu alanda eğitim almanızın nedenlerini şu şekilde listeleyebiliriz:
Geleceğin Teknolojisi: Yapay zeka, birçok endüstriyi ve sektörü dönüştürmekte ve etkilemektedir. Bu alanda bilgi sahibi olmak, gelecekteki iş ve kariyer fırsatlarına daha iyi hazırlanmanıza yardımcı olur.
Kariyer Olanakları: Yapay zeka konusundaki uzmanlık, birçok sektörde aranan bir beceri haline gelmiştir. Yapay zeka alanında yetenekli bireyler, veri bilimi, makine öğrenimi mühendisliği, yapay zeka araştırmacılığı gibi çeşitli pozisyonlarda kariyer yapabilirler.
Problem Çözme Yeteneği: Yapay zeka, karmaşık problemleri analiz etme ve çözme yeteneğine sahiptir. Bu beceri, genel olarak problem çözme yeteneğinizi geliştirmenize ve farklı disiplinlerdeki sorunları ele alabilmenize yardımcı olur.
Yenilik ve Gelişim: Yapay zeka teknolojileri, sürekli olarak gelişmekte olan bir alandır. Bu alandaki yenilikleri takip etmek ve anlamak, teknolojinin gelecekteki gelişimleri hakkında bilgi sahibi olmanıza yardımcı olur.
Kişisel Projeler ve Hobiler: Yapay zeka, sadece profesyonel kariyer için değil, aynı zamanda kişisel projeler ve hobiler için de ilginç bir konudur. Kendi yapay zeka projelerinizi geliştirmek, yaratıcılığınızı ve problem çözme yeteneklerinizi kullanmanın harika bir yoludur.
Toplumsal Etkileşim ve Bilinç: Yapay zeka, toplumun bir parçası haline gelmiştir. Bu teknolojilerin nasıl çalıştığını anlamak, etik sorulara daha bilinçli ve bilgili bir şekilde yaklaşmanıza yardımcı olur.
Yapay Zeka Mühendisliği, yapay zeka (YZ) alanındaki temel prensipleri, algoritmaları ve teknolojileri kullanarak sistemler ve uygulamalar geliştiren bir mühendislik dalıdır. Yapay zeka mühendisleri, bilgisayar sistemlerine, yazılımlara ve makinelere insan benzeri zekaya sahip olma yeteneği kazandırmak için çalışırlar. Bu alan, genellikle bilgisayar bilimi, matematik, istatistik, veri bilimi ve mühendislik prensiplerini içerir. Yapay zeka mühendisleri genelde şirketlerde şu tür görevleri üstlenir:
Algoritma Geliştirme: Yapay zeka mühendisleri, veri analizi, desen tanıma, öğrenme algoritmaları ve diğer yapay zeka tekniklerini kullanarak çeşitli problemleri çözen algoritmalar geliştirirler.
Makine Öğrenimi Uygulamaları: Yapay zeka mühendisleri, makine öğrenimi modellerini tasarlar, eğitir ve uygular. Bu modeller genellikle büyük veri setlerinden öğrenerek, gelecekteki olayları tahmin etme veya belirli görevleri gerçekleştirme yeteneklerine sahip olabilir.
Veri Analizi ve Madenciliği: Yapay zeka mühendisleri, büyük veri setlerinden anlam çıkarmak ve bu verileri kullanarak bilgi elde etmek için veri analizi ve madenciliği tekniklerini uygularlar.
Doğal Dil İşleme (NLP): Yapay zeka mühendisleri, bilgisayar sistemlerinin insan dilini anlama ve işleme yeteneğini geliştirmek için doğal dil işleme tekniklerini kullanır. Bu alan, metin analizi, konuşma tanıma ve dil çevirisi gibi konuları içerir.
Görüntü ve Ses İşleme: Yapay zeka mühendisleri, bilgisayarın görüntüleri veya sesi anlama ve işleme yeteneğini geliştirmek için görüntü işleme ve ses işleme tekniklerini uygularlar.
Yapay Zeka Tabanlı Sistem Mimarisi: Yapay zeka mühendisleri, yapay zeka tabanlı sistemlerin tasarımı, geliştirilmesi ve uygulanması konularında çalışır. Bu, özellikle endüstriyel otomasyon, robotik ve akıllı sistemlerin tasarımını içerir.
Yapay zeka (YZ) alanında çalışmak isteyenlerin kullanabileceği birçok araç ve kütüphane bulunmaktadır. En yaygın kullanılan yapay zeka araçları şunlar:
TensorFlow: Google tarafından geliştirilen ve açık kaynaklı olan TensorFlow, özellikle derin öğrenme uygulamaları için yaygın olarak kullanılan bir makine öğrenimi kütüphanesidir. TensorFlow, büyük ölçekli sinir ağlarının tasarımı ve eğitimi için oldukça esnek bir altyapı sağlar.
PyTorch: PyTorch, Facebook tarafından geliştirilen bir diğer açık kaynaklı makine öğrenimi kütüphanesidir. PyTorch, dinamik grafik yapısıyla bilinir ve araştırmacılar ve mühendisler arasında popülerdir. Derin öğrenme modellerinin hızlı bir şekilde geliştirilmesini ve anlaşılmasını sağlar.
Keras: Keras, yüksek seviyeli bir yapay sinir ağı API'si olarak öne çıkar ve TensorFlow, Theano ve Microsoft Cognitive Toolkit gibi altta yatan makine öğrenimi kütüphaneleriyle birlikte kullanılabilir. Keras, hızlı prototipleme ve basit model oluşturma için idealdir.
Scikit-learn: Scikit-learn, genel makine öğrenimi algoritmalarını içeren bir Python kütüphanesidir. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut azaltma gibi birçok standart makine öğrenimi görevini destekler.
OpenCV: OpenCV (Open Source Computer Vision Library), bilgisayarlı görü görüşü ve görüntü işleme uygulamaları için kullanılan bir kütüphanedir. Hem akademik hem de endüstriyel projelerde geniş bir kullanım alanına sahiptir.
NLTK (Natural Language Toolkit): NLTK, doğal dil işleme (NLP) uygulamaları için bir Python kütüphanesidir. Metin madenciliği, dil çevirisi, metin sınıflandırma gibi NLP görevlerini destekler.
Microsoft Azure Machine Learning: Microsoft'un bulut tabanlı hizmeti olan Azure Machine Learning, model eğitimi, dağıtımı ve yönetimi için bir dizi araç ve hizmet sunar. Bulut tabanlı çözümlere ilgi duyanlar için güçlü bir seçenektir.
IBM Watson Studio: IBM Watson Studio, yapay zeka ve veri bilimi projeleri için bir bulut tabanlı platformdur. Veri analizi, model eğitimi ve dağıtımı gibi bir dizi işlemi destekler.
Bu araçlar, yapay zeka alanında çalışanlar için projelerini geliştirmek ve uygulamak için güçlü bir temel oluşturur. Araç seçimi; projenizin gereksinimlerine, uzmanlık düzeyinize ve tercihlerinize bağlı olarak değişir.
Yapay zeka teknolojilerini kullanan birçok büyük ve küçük şirket bulunmaktadır. Bazı firmalar şunlardır:
Google: Google, yapay zeka alanında önemli yatırımlar yapmaktadır. Google'ın arama algoritmaları, sesli asistanı Google Assistant, görüntü tanıma sistemleri ve daha birçok ürün yapay zeka teknolojilerini içermektedir.
Microsoft: Microsoft, yapay zeka ve makine öğrenimi konusunda birçok ürün ve hizmet sunmaktadır. Azure Machine Learning, Microsoft'un bulut tabanlı yapay zeka platformudur.
Amazon: Amazon, yapay zeka teknolojilerini birçok alanda kullanmaktadır. Özellikle Amazon Web Services (AWS) üzerinden sunulan yapay zeka hizmetleri, müşterilere makine öğrenimi modelleri oluşturma ve uygulama konusunda yardımcı olur.
Facebook: Facebook, kullanıcı deneyimini kişiselleştirmek, içerik önerileri sunmak ve güvenlik önlemlerini artırmak için yapay zeka teknolojilerini kullanmaktadır.
Apple: Apple, Siri adlı sesli asistanı aracılığıyla yapay zeka teknolojilerini kullanmaktadır. Ayrıca, görüntü tanıma ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için diğer yapay zeka uygulamalarını da entegre etmektedir.
Tesla: Tesla, otonom sürüş teknolojisi için yapay zeka kullanmaktadır. Araçları, çevresel koşulları analiz edip sürüş kararları alabilen yapay zeka sistemleriyle donatılmıştır.
IBM: IBM, Watson adlı yapay zeka platformunu sunmaktadır. Watson, sağlık, finans, eğitim ve diğer birçok sektörde çeşitli uygulamalara sahiptir.
Alibaba: Alibaba, e-ticaret platformlarından bulut bilişime kadar birçok alanda yapay zeka teknolojilerini kullanmaktadır. Örneğin, müşteri hizmetlerinde yapay zeka tabanlı chatbotlar kullanmaktadırlar.
Samsung: Samsung, televizyonlardan akıllı telefonlara ve beyaz eşyalara kadar birçok ürününde yapay zeka teknolojilerini entegre etmektedir.
Yukarıdakiler sadece birkaç örnek, çünkü birçok şirket yapay zeka teknolojilerini iş süreçlerine, ürün geliştirmeye ve hizmet sunumuna entegre etmektedir. Yapay zeka, birçok sektörde verimliliği artırmak, müşteri deneyimini geliştirmek ve yenilikçi çözümler sunmak için geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir.
Bu eğitim, kendisini geliştirmek isteyen ve yeni bir meslek edinmek isteyen tüm teknoloji sevenlere açıktır. Eğitime katılacak kursiyerlerin Temel Seviyede Python Eğitimi almış olması beklenmektedir. Teknik alt yapısı olmayan kursiyerlere gerekli alt yapıyı bizler vermekteyiz. 2014 yılından bu yana hemen hemen her sektörden katılımcılara eğitimler verilmiş ve hepsinde de başarılı çıktılar alınmıştır. Uygulamaya yönelik içeriği ve konuları ile Türkiye’nin en kapsamlı eğitimini vermekteyiz.
Yapay Zeka Eğitimine Giriş
Temel Bilgisayar Bilimi
İstatistik ve Olasılık
Makine Öğrenimi
Derin Öğrenme
Doğal Dil İşleme (NLP)
Görüntü İşleme
Etik ve Hukuk
Python Temelleri
Temel veri tipleri (liste, tuple, sözlük, set)
Kontrol yapıları (if-else, for, while)
Fonksiyonlar ve modüller
Nesne yönelimli programlama (OOP)
NumPy ve Pandas
NumPy ile sayısal hesaplamalar
Pandas ile veri analizi ve manipülasyonu
Veri Görselleştirme
Matplotlib ve Seaborn ile grafikler oluşturma
Veri setlerini görselleştirme pratiği
Temel İstatistik ve Matematik
İstatistik temelleri
Lineer cebir temelleri
Makine Öğrenimi Temelleri
Makine öğrenimi nedir?
Denetimli ve denetimsiz öğrenme
Makine öğrenimi terminolojisi
Scikit-Learn Kütüphanesi
Temel algoritmalar (Sınıflandırma, Regresyon, Kümeleme)
Veri ön işleme teknikleri
Doğrusal Regresyon ve Lojistik Regresyon
Temel regresyon modelleri
Model eğitimi ve değerlendirme
Destek Vektör Makineleri (SVM)
SVM konseptleri
SVM'nin sınıflandırma ve regresyon için kullanımı
Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar
Karar ağacı yapısı ve algoritması
Rastgele ormanların çalışma prensipleri
Derin Öğrenme ve TensorFlow/Keras
Yapay sinir ağları temelleri
TensorFlow ve Keras ile derin öğrenme uygulamaları
Doğal Dil İşleme (NLP)
Metin madenciliği ve temel NLP konuları
NLP uygulamaları için Python kütüphaneleri
Görüntü İşleme ve OpenCV
Görüntü işleme temelleri
OpenCV kütüphanesi ile uygulamalar
Proje ve Uygulama Geliştirme
Yapay zeka projeleri ve uygulama geliştirme
Gerçek dünya senaryolarına dayalı uygulamalar
Eğitime katılacak kursiyerlerin aşağıdaki konulara dikkat etmesini rica ediyoruz. Sorularınız için bizlere +90 553 377 29 28 numaralı telefondan ulaşınız.
Eğitim toplamda 60 ders sürmektedir. Günde 4 ders olacak şekilde 15 gün sürmektedir. Bir ders saati 45 dakikadır. Bu süre içerisinde 40dk ders ve 5dk mola içermektedir.
Eğitime katılım, online ortamda olmaktadır. Gurup eğitimlerinde katılımcı sayısı arttıkça fiyat azalmaktadır. Bu yüzden gurup eğitimi için lütfen özel fiyat alınız.
Eğitime katılım için temel bilgisayar bilgisi yeterlidir.
Eğitim sonunda katılımcılara SERTİFİKA verilecektir.
Eğitim Facadium Mühendislik tarafından verilmektedir.
Eğitime gurup halinde katılmak isterseniz lütfen gurup bilgisini önceden paylaşınız.
Eğitim için ödeme yapan kişilere fatura kesilecektir. Farklı bir isim için fatura kesilmeyecektir..!
Katılımcılar ödeme yaparken yukarıdaki şartları okumuş ve kabul etmiş sayılacaktır.
Karaman İl Milli Eğitim Müdürlüğü
Web 2.0 Araçları Eğitimi
Denizli İl Milli Eğitim Müdürlüğü
Eğitimde Yapay Zeka Uygulamaları
Karaman Sarıveliler İlçe Milli Eğitim Müdürlüğü
Arduino ile Robotik Kodlama
Ankara Yenimahalle Mimar Sinan Meslek Lisesi
Endüstri 4.0 Eğitimi
Referanslarımızın Devamı için Tıklayınız >>>
İade Politikası ve Süreci Hakkında : Eğitim katılım ücretinin iadesi için eğitim başlama tarıhinden en az 3 iş günü öncesinden bilgi verilmesi gerekmektedir.
Kargo Süreci Hakkında : Eğitim sonrasında sertifikalarınız eğitime katılım sağlayan kursiyerin adına düzenlenecek ve adresine kargo yapılacaktır.
Siparişleriniz kargoya teslim edildikten sonra ortalama 3 iş günü içerisinde adresinize ulaşmaktadır.
KİŞİSEL VERİLERİN İŞLENMESİ HAKKINDA AYDINLATMA METNİMİZİ OKUYABİLİRSİNİZ.
