Yapay Zeka Eğitimi

Eğitimi ve Sertifikası

Kariyerinize Yapay Zeka ile farklı ve yeni bir yol katın!

UZUN VİDEO İÇERİĞİ

SÜREKLİ GELİŞİM

İSTEDİĞİNİZ ZAMAN İSTEDİĞİNİZ YERDEN KURSA DEVAM EDEBİLİRSİNİZ.

SERTİFİKA

KURS SONUNDA ULUSLARARASI GEÇERLİLİĞE
VE E-DEVLET ONAYINA SAHİP SERTİFİKA


EĞİTİM İÇERİĞİ

TANITIM VİDEOLARI

Tanıtım videosunu izleyerek ders hakkında ön bilgiye sahip olun.

Hakkında

Yapay Zeka görevleri yerine getirmek için insan zekasını taklit eden veya insan davranış ve düşüncelerinden esinlenerek görevleri insan üstü başarımda gerçekleştirmeye çalışan makineler anlamına gelir. Yapay Zeka teknolojileri hakkında detaylı bilgilendirmeler ve teknik içerikler barındıran eğitimimiz, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi güncel konularda sizleri bekliyor!


İÇERİK

1
Yapay Zeka Nedir? Yapay Zeka Kullanım Alanları Nelerdir?

Bu bölümde Yapay Zeka teknolojilerinin kullanım alanları hakkında detaylı bilgilere sahip olacak ve eğitim içeriklerimizin hangi alanlarda nasıl kullandıklarına dair bilgiler alacaksınız. Yapay Zeka gerçekten nedir? Hangi alanlarda, kullanımı nasıl ve hangi donanımsal gerekliliklerle sağlanmaktadır? Düşünce sistemlerinde Yapay Zeka nerededir ve mantık sistemleri nasıl işler? Bu ve bu gibi sorular yanıtlanarak Yapay Zeka detaylı olarak anlaşılacaktır.

Python Programlama Dili

Yapay Zeka algoritmalarımızı gerçeklemek için kullanacağımız programlama dili olan Python'ı detaylı olarak öğrenecek ve yazılım kariyerinize başlamış olacaksınız. Bu bölümde Python programlama dili temel seviyeden alınarak çeşitli algoritmalar üzerinden orta seviye ve ileri seviye düzeyde detaylı anlatılır.

2
3
Python Kütüphaneleri

Numpy Pandas gibi yapay zeka alanında sıklıkla kullanacağımız veri işleme ve veriyi düzenleme kütüphanelerini detaylı bir şekilde öğreneceğimiz bölüm olacak.


Makine Öğrenmesi

Makine Öğrenmesi konuları detaylı olarak işlenecek, denetimli denetimsiz öğrenme gibi konular detayları ve implementasyonları ile öğrenilecek. Algoritmaların genel çalışma prensipleri ve altlarında yatan matematiksel formüller ve mantıklar anlatılır. Hem teorik hem de pratik olarak yapay zekaya bir başlangıç yapmış olacağız.

4
5
Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme

Sınıflandırma, Regresyon ve Kümeleme yöntemler bu konu başlığı altında detaylı olarak işlenmektedir. Denetimli öğrenme, verilerin veya verilerden çıkan sonuçların makine tarafından girdi olarak kabul ettiği ve bu bilgilerden bir fonksiyon yaklaşımı çıkartıldığı öğrenme çeşididir. Denetimsiz öğrenme ise etiketlerini bilmediğimiz verilerden anlamsal sonuçlar çıkartmaya yarayan öğrenme yöntemidir. Bu konu başlığı altında bu yöntemler detaylı olarak irdelenmektedir.

Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme

Bu bölümümüze Yapay Sinir Ağları detaylı olarak incelenerek teorik ve pratik olarak hakimiyet sağlanacaktır. Derin öğrenme bir veya daha fazla gizli katman içeren yapay sinir ağları ve benzeri makine öğrenme algoritmalarını kapsayan çalışma alanıdır. Yapay Sinir Ağları konusu ardından Derin Öğrenme konusu da teorik ve pratik olarak anlatılacak ve konu derinlemesine bir anlayışla incelenecektir.

6
7
Pekiştirmeli Öğrenme

Pekiştirmeli öğrenme, davranışçılıktan esinlenen, öznelerin bir ortamda en yüksek ödül miktarına ulaşabilmesi için hangi eylemleri yapması gerektiğiyle ilgilenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır ve ödül/ceza sistemine dayalı olarak işlenmektedir. Bu bölümümüzde Pekiştirmeli Öğrenme algoritmaları detaylı olarak incelenecektir. Model Tabanlı / Modelden Bağımsız, Politika Tabanlı/ Değer Tabanlı / Aktör Kritik, Offline/ Online algoritmalar işlenecektir.

Bilgisayarlı Görü ve Doğal Dil İşleme

Bu bölümümüzde günümüzde sıklıkla kullanılmakta olan yapay zeka alanları incelenecek, teorik ve pratik bilgiler ile kariyerinizde size artı katacak bilgiler sağlanacaktır.

8




EĞİTMEN HAKKINDA

Umut Can Altın

Elektrik Elektronik Mühendisi / Yönetici

Radboud Universitesinde Yapay Zeka ve HPC calismalarina devam etmekte olup ayni zamanda AR AiTech sirketinde yoneticilik gorevini surdurmektedir.
Suru algoritmalari, IHA larda gorev tanimlama ve yapay zeka kullanimi, Compiler optimizasyon islemleri, 5G/6G teknolojileri ve yapay zeka uygulamalari gibi alanlarda calismalarini surdurmekte olup ayni zamanda Meta Ogrenme, Inverse Reinforcement Learning gibi advanced AI konularinda uzmanlasmistir.

Reboocn Bioncs Sirketinde AR-GE departmaninda urun sahibi olarak gelistirme ve ekip yonetimi konularinda calismistir.
Delft Universitesi AR-GE alaninda calismalarda bulunmus, yapay zeka ve HPC alanlarinda katkilar saglamistir.

Eskisehir Teknik Universitesi Elektrik Elektronik Muhendisliginden mezun olmus ve suanda Almanyada yuksek lisansina devam etmektedir.

Mevcut Yayinlari:
- Evolutionary reinforcement learning for the coordination of swarm uavs
- Effect of distance metrics on positioning accuracy
Suanda bulundugu kurum ; Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour / Hollanda

PROJELER

Compiler teknolojilerinde yapay zeka kullanimina yonelik arastirmalar

5G/6G teknolojileri ve veri merkezlerinde trafik yonlendirme gibi yapay zeka uygulamalari

Suru ve robotik uygulamalarinda yapay zeka teknolojileri

HPC donanimlarda yapay zeka ve algoritma hizlandirma uygulamalari