YAPAY ZEKA UYGULAMALARI

 Eğitimin Amacı

Yapay zeka sistemleri daha yetenekli hale geldikçe, yapay zekanın temellerini anlamak, bireylerin ve günümüzün hızla gelişen iş dünyasında rekabet avantajı elde etmek için yapay zekanın etkin kullanımı büyük önem taşımaktadır. Bu eğitim, yapay zekanın temel teorilerinden başlayarak pratik uygulamalara, vaka çalışmalarına ve uygulamalı projelere uzanan kapsamlı bir yaklaşım sunmaktadır. Kursun sonunda katılımcılar, yapay zekanın nasıl çalıştığını ve farklı gerçek dünya senaryolarında nasıl uygulanabileceğini kavrayacak donanıma sahip olacaklardır.

Yapay Zekanın (AI) Temelleri eğitimi, yapay zekanın tarihini ve evrimini ele alarak makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi temel yapay zeka tekniklerini tanıtacaktır. Ayrıca, yapay zekanın toplumsal ve etik etkileri hakkında bilgi sağlayarak, katılımcılara yapay zeka geliştirme araçlarıyla uygulamalı deneyim kazanma fırsatı sunacaktır. Bu sayede, yapay zekayı profesyonel ve kişisel bağlamlarda uygulamak için gerekli temel becerileri geliştirmeleri amaçlanmaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Yapay zekanın arkasındaki temel ilkeleri ve teorileri anlar,
• Makine öğrenimi, derin öğrenme ve sinir ağları gibi yapay zekadaki temel teknikleri tanır,
• Pratik iş ve araştırma problemlerini çözmek için makine öğrenimi tekniklerini uygular,
• Yapay zeka uygulamaları geliştirmek için kullanılan araçları ve platformları keşfeder,
• Yapay zekanın toplumsal etkilerini, etik boyutlarını ve karşılaşılan zorlukları anlar,
• Yapay zeka ve veri bilimi alanında daha ileri eğitimler almak veya kariyer yapmak için sağlam bir temel kazanır.

​

 Eğitim İçeriği

Yapay Zeka ve Uygulamalarına Giriş

• Yapay Zekanın Tanımı ve Türleri: Dar YZ (göreve özgü), Genel YZ (insan benzeri) ve Süper Akıllı Yapay Zekanın teorik kavramı
• Yapay Zekanın Tarihsel Evrimi: Erken sembolik yapay zekadan makine öğrenimi ve derin öğrenmedeki modern gelişmelere
• Uygulamada Yapay Zeka: Yapay zeka, sağlık ve finanstan ulaşım ve perakendeye kadar sektörleri nasıl dönüştürüyor?
• Temel Yapay Zeka Teknikleri: Makine öğrenimi, sinir ağları, doğal dil işleme (NLP) ve robotik ve otomasyon için yapay zeka
• Gerçek Dünyada Yapay Zeka: Karşılaşılan zorluklar ve öğrenilen dersler de dahil olmak üzere başarılı yapay zeka uygulamalarına ilişkin vaka çalışmaları

​

Makine Öğreniminin Temelleri

• Makine Öğrenmesine Genel Bakış: Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenmenin açıklanması
• Temel Makine Öğrenimi Algoritmaları: Doğrusal regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri ve kümeleme
• Yapay Zekada Verinin Rolü: Yapay zeka ve makine öğreniminde verilerin önemi, veri toplama, ön işleme ve özellik mühendisliğini kapsar
• Özellik Mühendisliği: Makine öğrenimi modelleri için ilgili özellikler oluşturma teknikleri, model doğruluğunu artırmaya yardımcı olur
• Uygulamalı Makine Öğrenimi: Katılımcılar, gerçek dünya veri kümelerini kullanarak makine öğrenimi algoritmaları uygulayacak, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme için basit modeller oluşturacaktır

​

Sinir Ağları ve Derin Öğrenme

• Sinir Ağları: Giriş katmanlarından çıktı katmanlarına kadar sinir ağlarının mimarisini ve bilginin gizli katmanlardan nasıl geçtiğini anlama
• Sinir Ağlarının Eğitimi: Geri yayılımın açıklanması ve sinir ağlarının hatalara dayalı ağırlıkları ayarlayarak nasıl "öğrendiği"
• Derin Öğrenme: Derin öğrenmeye giriş ve neden en dönüştürücü yapay zeka teknolojilerinden biri olarak kabul ediliyor?
• Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler): CNN'ler, görüntüler ve videolar gibi görsel verileri ve bunların bilgisayarla görmedeki uygulamalarını işlemek için nasıl tasarlanır?
• Pratik Derin Öğrenme: Katılımcılar, basit bir sinir ağı oluşturmak için TensorFlow veya Keras gibi derin öğrenme kitaplıklarını veya görüntü sınıflandırması için CNN'yi kullanacaklar

​

Doğal Dil İşleme (NLP) ve Yapay Zeka Araçları

• NLP'ye Giriş: Yapay zeka sistemleri metin ve konuşma verilerini nasıl analiz eder ve anlar?
• NLP Uygulamaları: Duygu analizi, makine çevirisi, sohbet robotları ve konuşma tanıma
• NLP Teknikleri: Tokenizasyon, adlandırılmış varlık tanıma ve konuşma parçası etiketlemenin yanı sıra Word2Vec ve Transformer modelleri (BERT, GPT) gibi gelişmiş modeller
• Yapay Zeka Geliştirme Araçları: TensorFlow, PyTorch ve Scikit-learn gibi popüler yapay zeka geliştirme çerçevelerine genel bakış
• Hizmet Olarak Yapay Zeka: Şirketler, yapay zeka projelerini hızlandırmak için bulut tabanlı yapay zeka hizmetlerini (Google AI, Microsoft Azure AI, IBM Watson) nasıl kullanıyor?
• Pratik NLP ve Araç Uygulaması: Katılımcılar, NLP tabanlı bir sohbet robotu oluşturacak veya gerçek dünyadaki bir sorunu çözmek için yapay zeka araçlarını kullanacak (örneğin, sosyal medya duyarlılığını analiz etmek)

​

Yapay Zeka Etiği, Zorluklar ve Gelecekteki Eğilimler

• Yapay Zekanın Etik Etkileri: Yapay Zeka algoritmalarında önyargı, gizlilik sorunları ve yapay zekanın toplumsal eşitsizlikleri güçlendirme potansiyeli
• Yapay Zeka ve İşin Geleceği: Yapay zekanın iş otomasyonu, gelecekteki iş piyasaları ve yapay zeka odaklı bir ekonomide gereken beceriler üzerindeki etkisini keşfetmek
• Yapay Zeka Yönetişimi: Yapay Zekadaki Düzenleyici Zorluklar ve Yapay Zeka gelişimi için politikalar ve standartlar oluşturmada hükümetlerin rolü
• Yapay Zekanın Geleceği: Kuantum bilişimde yapay zeka, sağlık hizmetlerinde inovasyon için yapay zeka ve yapay zeka odaklı otomasyon gibi gelişmekte olan yapay zeka trendlerinin keşfi
• Yapay Zekayı Ölçeklendirmenin Zorlukları: Veriler, bilgi işlem gücü, yorumlanabilirlik ve yapay zeka sistemlerinin güvenli, adil ve şeffaf kalmasını sağlama ile ilgili sorunlar
• Final Projesi İncelemesi ve Kurs Özeti: Katılımcılar, kurs sırasında üzerinde çalıştıkları projeleri tekrar gözden geçirecek, temel çıkarımları tartışacak ve yapay zeka öğrenmeye nasıl devam edeceklerini keşfedecekler

​

 Kimler Katılmalı

• Yapay zeka becerilerini geliştirmek isteyen BT uzmanları, yazılım geliştiriciler ve mühendisler
• Yapay zekanın inovasyon ve verimliliği artırma potansiyelini anlamak isteyen iş liderleri ve yöneticileri
• Yapay zeka ve makine öğrenimi konusundaki bilgilerini derinleştirmek isteyen veri bilimcileri, analistler ve istatistikçiler
• Yapay zeka veya veri bilimi alanında kariyer yapmayı düşünen öğrenciler, mezunlar veya profesyoneller
• Yapay zekaya ve pratik uygulamalarına ilgi duyan herkes, önceki teknik bilgiden bağımsız olarak

​​

 Eğitim Yöntemi

Program genelinde, anlatım, örnek olaylar, video gösterimi, tartışma ve reel sektöre yönelik vaka çalışmaları araçlarından yararlanılacaktır. Eğitim sunumları, vaka çalışmaları ve diğer dokümanlar katılımcılara dijital ortamda pdf dosyaları biçiminde verilecektir.

Süre

14 saat /  (2 tam gün)

KURUM İÇİ EĞİTİM TALEPLERİNİZ İÇİN BİZE ULAŞINIZ

 info@integralakademi.com

 0 (216) 675 61 50