Yapay Zeka Eğitimi

Eğitim Bilgileri

Eğitim Süresi: 60 Saat (10 Gün)
Eğitim Programı: 6 Saat / Gün

Teorik Eğitim: 24 Saat
Uygulamalı Eğitim: 36 Saat

Eğitim Yöntemi: Çevrim içi (Online)
Eğitim Grupları: Her bir grup, en az 25 katılımcı sayısına ulaştığında gerçekleştirilecektir.
Platform: Artemis Eğitim Portalı
Hedef Kitle:

• Yazılım geliştiriciler, veri analistleri ve mühendisler
• Yapay zeka, makine öğrenmesi ve veri bilimi alanlarında kariyer hedefleyenler
• Yapay zeka temelli ürün ve sistem geliştirmek isteyen girişimciler

---

Sertifikasyon

• E-Devlet üzerinden doğrulanabilir Katılım Sertifikası
• Eğitime özel Transkript belgesi
• İsteyen katılımcılara, başvuru sırasında belirtilmek ve ücret farkı ödenmek koşuluyla basılı sertifika gönderimi sağlanır.

---

Eğitimin Amacı

Bu eğitimin amacı, katılımcılara yapay zekânın temellerini, makine öğrenmesi algoritmalarını ve derin öğrenme mimarilerini öğretmektir.
Eğitim sonunda katılımcılar; veri toplama, model eğitimi, optimizasyon ve performans ölçümü aşamalarını uygulamalı olarak gerçekleştirebilecek, kendi yapay zeka tabanlı projelerini geliştirebilecek düzeye ulaşır.

---

Eğitim İçeriği ve Ders Planı

Modül	Süre (Saat)	İçerik Başlıkları
1. Yapay Zekâya Giriş ve Tarihçe	4	Yapay zekânın gelişimi, temel kavramlar, uygulama alanları, etik ve sosyal etkiler.
2. Python ile Veri Analizi ve Kütüphaneler	6	NumPy, Pandas, Matplotlib, veri temizleme, görselleştirme ve analiz uygulamaları.
3. Makine Öğrenmesi Temelleri	8	Denetimli ve denetimsiz öğrenme, regresyon, sınıflandırma, kümeleme yöntemleri.
4. Model Eğitimi ve Değerlendirme	6	Model seçimi, hata analizi, cross-validation, doğruluk ölçütleri ve model optimizasyonu.
5. Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları	8	Perceptron, yapay sinir ağı yapıları, ileri ve geri yayılım algoritmaları.
6. TensorFlow ve Keras ile Derin Öğrenme Uygulamaları	8	CNN, RNN, LSTM modelleri, veri artırma, model eğitimi ve test süreçleri.
7. Doğal Dil İşleme (NLP) ve Chatbot Sistemleri	6	Metin madenciliği, kelime gömme (Word2Vec), duygu analizi, basit chatbot geliştirme.
8. Görüntü Tanıma ve Nesne Sınıflandırma	6	Görsel verilerle CNN modelleri eğitimi, transfer learning, doğruluk artırma teknikleri.
9. Proje Geliştirme ve Sunum	8	Katılımcıların kendi yapay zeka projelerini planlayıp geliştirmesi, sonuçların sunumu.

---

Eğitim Kazanımları

• Yapay zekânın temel kavramlarını, yöntemlerini ve algoritmalarını öğrenir.
• Python kütüphaneleri ile veri analizi ve modelleme becerisi kazanır.
• Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerini tasarlayıp eğitebilir.
• Görüntü tanıma ve doğal dil işleme uygulamaları geliştirebilir.
• Gerçek verilerle çalışan yapay zeka projeleri oluşturabilir.
• Yapay zeka sistemlerinde etik, güvenlik ve veri gizliliği farkındalığı geliştirir.

---

Uygulama ve Değerlendirme Süreci

• Katılımcılar her modül sonunda mini uygulamalar tamamlar.
• Eğitim sonunda her katılımcı bir yapay zeka proje sunumu yapar.
• Projeler, model başarımı, veri doğruluğu ve uygulama kalitesine göre değerlendirilir.
• Başarılı katılımcılar, Egitim Foni onaylı E-Devlette sorgulanabilir sertifika almaya hak kazanır.

---

Ek Bilgilendirme

• Eğitimde kullanılan yazılım ve veri setleri Artemis Eğitim Portalı üzerinden paylaşılacaktır.
• Eğitim dili Python’dur; temel düzeyde programlama bilgisi tavsiye edilir.
• Devam zorunluluğu vardır. 1/12 oranını aşan devamsızlık durumunda sertifika verilmez.
• Tüm sorularınız için: [email protected]

---

Önemli Not

Yukarıda belirtilen eğitim içeriği, yazılımımız için örnek olarak hazırlanmış bir eğitim içeriğidir. Gerçek eğitim içeriğini yansıtmamaktadır.