Eğitim İçeriği

Yapay Zeka Mühendisliğine Giriş

  • Yapay zeka mühendisliği nedir?
  • Yapay zekanın gelişimi ve mühendislik üzerindeki etkisi
  • Yapay zekada temel kavramlar ve terimler

Temel AI Teknolojileri

  • Makine öğrenmesini anlamak
  • Derin öğrenme ve sinir ağları
  • Doğal dil işleme (NLP)

Yapay Zeka Problemlerine Çözüm Yolları

  • AI çözümleri için uygun sorunları tanıma
  • Veri toplama ve ön işleme
  • Model seçimi ve eğitim süreci

Yazılım Geliştirmede AI

  • Geliştiriciler için AI araçları
  • Var olan sistemlere AI entegrasyonu
  • Versiyon kontrolü ve model yönetimi

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği

  • Büyük veri teknolojileri ve AI'deki rolü
  • Veri kanalları ve ETL süreçleri
  • AI için veri depolama ve yönetimi

Etik Yapay Zeka

  • AI sistemlerinde önyargı ve adaletin anlaşılması
  • AI mühendisliğinde gizlilik ve güvenlik
  • Etik düşünceler ve en iyi uygulamalar

Yapay Zeka Proje Yönetimi

  • AI projeleri için esnek yöntemler
  • Takım rolleri ve sorumluluklar
  • Belgeleme ve raporlama

Pratik Yapay Zeka Mühendisliği

  • AI geliştirme ortamını kurma
  • Basit AI modellerini oluşturma ve değerlendirme
  • İşbirlikçi yapay zeka mühendisliği projeleri

Yapay Zeka Mühendisliğinin Geleceği

  • AI'deki yeni trendler
  • Sürekli öğrenme ve beceri geliştirmeleri
  • Yapay zeka mühendisliği kariyer fırsatları

Özeti ve Son Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel programlama kavramlarını anlama
  • Python programlaması deneyimi
  • Temel istatistik ve lineer cebir bilgisi

Hedef Kitle

  • Yapay zeka mühendisleri
  • Yazılım geliştiricileri
  • Veri analistleri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler