Yapay Zeka ile Konuşanlardan Değil,
Onu İnşa Edenlerden Olun

Yapay zeka artık sadece bir trend değil, geleceği şekillendiren en kritik becerilerden biri. Luminoris Yapay Zeka Eğitim Kampı ile sıfırdan başlayarak gerçek projelerle öğrenin, algoritmaların mantığını kavrayın ve sektörde fark yaratacak yetkinlikler kazanın. Yapay zeka modelleri inşa edenler arasına katılın.

Eğitim İçeriği

1. Bölüm: Matematik Temelleri (Hafta 1-4)

Yapay zeka alanında başarılı olmak için matematiksel düşünme becerisi şart. Model eğitimi, veri işleme ve optimizasyon gibi kritik süreçlerin arkasında güçlü matematiksel temeller yer alır. Bu bölümde, yapay zekanın mantığını kavramanızı sağlayacak en önemli matematik konularını ele alacağız.

Hafta #1
Lineer Cebir
Vektörler, matrisler ve lineer dönüşümler
Hafta #2
Kalkülüs
Limit, türev, integral ve optimizasyon
Hafta #3
Olasılık
Olasılık teorisi ve temel dağılımlar
Hafta #4
İstatistik
Güven aralıkları, hipotez testleri ve veri analizi

2. Bölüm: Programlama ve Algoritmalar (Hafta 5-9)

Yapay zeka projelerinde veri işleme, analiz ve algoritma geliştirme kritik öneme sahiptir. Bu bölümde, SQL ve Python’un temellerini öğrenerek veri manipülasyonu, veri analizi ve temel algoritma mantığını kavrayacaksınız. Ayrıca, yapay zeka için veri ön işleme ve model oluşturma süreçlerine hazırlanacaksınız.

Hafta #5
SQL
SQL’in temelleri, veri sorgulama, filtreleme, veri düzenleme ve analiz
Hafta #6
Python
Python'un temelleri, veri yapıları, koşullu ifadeler, döngüler ve fonksiyonlar
Hafta #7
Algoritma Analizi ve Tasarımı
Temel algoritmalar, asimptotik analiz ve "Big-O" notasyonu kavramları
Hafta #8
Veri Bilimi
Veri manipülasyonu ve görselleştirme
Hafta #9
Özellik Mühendisliği
Veri ön işleme, eksik ve aykırı değer analizi

3. Bölüm: Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme (Hafta 10-14)

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, yapay zekanın en etkili ve dönüştürücü alanlarından biridir. Bu bölümde, sektörde yaygın olarak kullanılan makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerini öğrenecek ve gerçek dünya verileriyle çalışan modeller geliştireceksiniz.

Hafta #10
Makine Öğrenmesi I
Gözetimli öğrenme, regresyon ve sınıflandırma
Hafta #11
Makine Öğrenmesi II
Gözetimsiz öğrenme, kümeleme ve boyut indirgeme
Hafta #12
Derin Öğrenme I
Yapay sinir ağları, aktivasyon fonksiyonları ve model optimizasyonu
Hafta #13
Derin Öğrenme II
CNN mimarisi, görüntü işleme, nesne tanıma ve sınıflandırma
Hafta #14
Derin Öğrenme III
RNN-LSTM-GRU mimarisi, zaman serisi ve metin analizi

4. Bölüm:Proje Geliştirme ve Uygulama (Hafta 15-18)

Yapay zeka bilgilerinizi profesyonel bir projeye dönüştürerek, sektörde fark yaratacak bir çalışma ortaya koymaya hazır olun. Bu bölümde, iş dünyasında karşılaşabileceğiniz gerçek veri problemlerini çözecek, proje sürecini baştan sona yöneteceksiniz.

Hafta #15
Proje Belirleme
Problem tanımlama ve veri seti oluşturma
Hafta #16
Model Hazırlama
Algoritma seçimi, model eğitimi ve optimizasyon
Hafta #17
Rapor Hazırlama
Model analizi ve sonuçların yorumlanması
Hafta #18
Sunum
Proje sunumu, değerlendirme ve geri bildirim

Kimler için Uygun?

Öğrenciler
ve Yeni Başlayanlar

Yapay zeka alanında sağlam bir temel atmak ve yetkinlik kazanmak isteyenler

Yazılım Geliştiriciler
ve Mühendisler

Yapay zeka ile sektörel yetkinliklerini genişletmek isteyenler

Yapay Zekaya
İlgi Duyanlar

Yapay zeka dünyasına adım atmak ve temelleri öğrenmek isteyenler