Eğitim İçeriği

AI Engineering Giriş

  • AI mühendisliği nedir?
  • AI'nın evrimi ve mühendislik üzerindeki etkisi
  • AI'da temel kavramlar ve terminoloji

Temel AI Teknolojileri

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

AI ile Problem Çözme

  • AI çözümlerine uygun problemleri belirleme
  • Veri toplama ve ön işleme
  • Model seçimi ve eğitimi

Yazılım Geliştirmede AI

  • Geliştiriciler için AI araçları
  • AI'ı mevcut sistemlere entegre etme
  • Sürüm kontrolü ve model yönetimi

AI ve Veri Mühendisliği

  • Büyük veri teknolojileri ve AI'daki rolü
  • Veri boru hatları ve ETL süreçleri
  • AI için veri depolama ve yönetimi

Etik AI

  • AI sistemlerinde önyargı ve adalet kavramlarını anlama
  • AI mühendisliğinde gizlilik ve güvenlik
  • Etik düşünceler ve en iyi uygulamalar

AI Project Management

  • Agile AI projeleri için metodolojiler
  • Ekip rolleri ve sorumluluklar
  • Documentation ve raporlama

Uygulamalı AI Engineering

  • AI geliştirme ortamınızı kurma
  • Basit AI modelleri oluşturma ve değerlendirme
  • İşbirlikçi AI mühendisliği projeleri

AI Engineering'in Geleceği

  • AI'da ortaya çıkan trendler
  • Sürekli öğrenme ve beceri geliştirme
  • AI mühendisliğinde kariyer fırsatları

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel programlama kavramlarına ilişkin anlayış
  • Python programlama deneyimi
  • Temel istatistik ve lineer cebir bilgisi

Hedef Kitle

  • AI mühendisleri
  • Yazılım geliştiriciler
  • Veri analistleri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler