Eğitim İçeriği

AI Giriş

  • AI tarihi
  • Tanımlamalar ve terimler
  • AI vs. insan zekası
  • Gelecekteki trendler ve potansiyel

Makine Öğrenimi Temelleri

  • Makine öğreniminin türleri: gözetimli, gözetimsiz, takviyeli
  • Ana ML algoritmaları
  • ML akışı: veri toplamadan model değerlendirmeye

Veri Yönetimi

  • Veri toplama teknikleri
  • Veri temizleme ve ön işleme
  • Veri analizi ve görselleştirme

Pratik AI

  • AI uygulamalarının örneklerinin incelemesi
  • Sektör-spesifik AI çözümleri
  • Tüketici ürünlerinde AI

Etik Dikkate Değer Noktalar

  • AI ve işsizlik
  • Yargılamasızlık ve adalet
  • Gizlilik ve güvenlik sorunları
  • AI etiksinin geleceği

Laboratuvar Projesi

  • Python programlama ödevleri
  • Gerçek dünya veri setlerini kullanarak veri analizi projeleri
  • Basit bir ML modelinin geliştirilmesi

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel programlama kavramlarının anlaşılması
  • Python programlaması deneyimi
  • Temel istatistik ve matematiğe aşinalık

Hedef Kitle

  • IT Profesyonelleri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler