Yapay Zeka Uzmanlığı Eğitimi

Eğitim Hakkında

Yapay Zeka Uzmanlığı eğitimi, yapay zekanın temel kavramlarından başlayarak ileri düzey algoritmalar, uygulama geliştirme, etik ve güvenlik, dağıtık sistemler ve üretim ortamlarına entegrasyon konularını kapsayan, çok katmanlı ve uygulamalı bir programdır. Bu eğitim, katılımcılara modern yapay zeka teknolojilerini derinlemesine anlamaları, veri bilimi ve makine öğrenmesi tekniklerini uygulamaları ve endüstride kullanılabilir, ölçeklenebilir AI çözümleri geliştirmeleri için gerekli bilgi ve becerileri kazandırmayı amaçlar.

Ön Koşul

Bu Eğitimin Herhangi Bir Ön Koşulu Yoktur.

Eğitim İçeriği

Yapay Zeka'nın Tanımı ve Temel Kavramlar

Yapay Zeka'nın Tanımı ve Temel Kavramlar
Tanım ve Temel Bileşenler
Yapay zekanın tanımı: Algoritma, veri, model ve öğrenme süreçlerinin kavramsal açıklaması
Temel bileşenler: Giriş verileri (raw data), model mimarisi (örneğin, sinir ağları, karar ağaçları), eğitim ve test aşamaları
Örnekler: Basit örnek vaka analizleri; akıllı asistanların, öneri sistemlerinin ve otomasyonun temel prensipleri
Kullanım Alanları
Endüstriyel uygulamalar: Robotik otomasyon, üretim optimizasyonu, otonom araç sistemleri
Günlük yaşamda örnekler: Akıllı telefon asistanları, kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, otomatik çeviri
Ekstra Teknik Konular
Veri ön işleme teknikleri ve öznitelik mühendisliği: Ham verinin modele nasıl dönüştürüleceği
Temel optimizasyon yöntemleri: Gradient descent ve diğer algoritma temelleri
Örnek Vaka Analizleri ve Tartışma
Gerçek dünya projelerinden somut örnekler, başarı hikayeleri
Tartışma oturumu: Yapay zekanın hangi sektörlerde devrim yarattığı ve hangi alanlarda henüz potansiyelinin tam kullanılmadığı
Yapay Zekanın Tarihçesi (1950’lerden Günümüze)
Erken Dönem (1950-1970)
Turing Testi ve ilk yapay zeka deneyleri; Alan Turing'in öngörüleri
Sembolik AI, kurallara dayalı uzman sistemlerin geliştirilmesi
Temel kavramsal modellerin ve ilk algoritmaların tanıtımı
Gelişim Süreçleri (1970-1990)
Kural tabanlı sistemlerin evrimi ve ilk istatistiksel öğrenme yaklaşımlarının ortaya çıkışı
Önemli projeler, akademik makaleler ve dönemin teknolojik sınırları
Modern Dönem (1990’lar ve Sonrası)
Makine öğrenmesi devrimi: Büyük veri, GPU/TPU teknolojilerinin kullanılması
Derin öğrenmenin yükselişi, sinir ağlarının ölçeklenebilirliği ve modern uygulama örnekleri
Geleceğe yönelik trendler: Otonom sistemler, akıllı şehirler ve veri odaklı karar verme
Yapay Zeka Paradigmaları
Makine Öğrenmesi
Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme; her birinin temel prensipleri ve kullanım senaryoları
Algoritma örnekleri: Regresyon, sınıflandırma, kümeleme, boyut indirgeme tekniklerinin matematiksel temelleri
Derin Öğrenme
Çok katmanlı sinir ağları, CNN, RNN, LSTM ve Transformer mimarilerinin yapısal detayları
Model eğitim süreçleri, overfitting/underfitting kontrolü, optimizasyon teknikleri (örneğin, Adam, RMSprop) ve model performans metrikleri
Uzman Sistemler
Kural tabanlı sistemlerin yapısı, çıkarım motorları ve mantıksal çıkarım mekanizmaları
Modern hibrit yaklaşımlar: Uzman sistemlerin makine öğrenmesi modelleri ile entegrasyonu
Avantajlar, sınırlamalar ve günümüz uygulama örnekleri

Programlama Temelleri ve Python ile AI’ya Giriş

Python’a Giriş
Python’un Tarihçesi ve Avantajları
Python’un geliştirilme süreci, açık kaynak topluluğu ve veri bilimi alanında tercih edilme sebepleri
Basit sözdizimi, geniş kütüphane ekosistemi ve prototipleme yetenekleri
Temel Yapı ve Sözdizimi
Python sözdizimi, temel veri yapıları (listeler, sözlükler, demetler) ve kontrol akışları
Yorumlayıcı kavramı, REPL (Read-Eval-Print Loop) ve etkileşimli çalışma ortamlarının kullanımı
Çalışma Ortamları ve Araçlar
Sanal ortam oluşturma (virtualenv, conda) ve paket yönetimi
IDE’lerin kurulumu ve yapılandırması: Jupyter Notebook ile interaktif kodlama, VSCode ve PyCharm kullanımı
Uygulamalı örnek: Basit “Hello, World!” uygulaması ve veri okuma/yazma işlemleri
Temel Veri Tipleri ve Operatörler
Veri Tiplerinin Ayrıntılı İncelemesi
Sayılar, metinler, listeler, sözlükler, setler ve demetlerin kullanım senaryoları
Veri tiplerinin avantajları, dezavantajları ve hangi durumlarda tercih edileceği
Operatörler ve İfadeler
Aritmetik, mantıksal, karşılaştırma ve bit operatörlerinin kullanımı
Karmaşık ifadeler oluşturma, operatör önceliği ve örnek kod parçacıkları
Mini projeler: Basit hesaplama uygulamaları ve veri işleme örnekleri
Kontrol Yapıları ve Fonksiyonlar
Koşul İfadeleri ve Döngüler
If, elif, else yapılandırmaları, iç içe koşullar; for ve while döngülerinin detaylı kullanımı
Gerçek dünya senaryoları: Liste üzerinde arama, tekrarlanan işlemler
Fonksiyonlar ve Modüler Programlama:
Fonksiyon tanımlama, parametreler, geri dönüş değerleri, lambda fonksiyonları
Kodun modüler yapıda organizasyonu, tekrar kullanım ve fonksiyonların test edilmesi
Uygulamalı örnekler: Matematiksel hesaplamalar, veri dönüştürme ve mini proje geliştirme
Hata Ayıklama, Debugging ve Kod İyileştirme
Hata Türleri ve Yönetimi
Söz dizimi, çalışma zamanı ve mantıksal hataların tanımlanması
Try-except bloklarının kullanımı, özel hata sınıfları, hata mesajlarının analizi
Debugging Teknikleri
Print tabanlı hata ayıklama, pdb (Python debugger) kullanımı
IDE destekli debugging: Breakpoint ayarlama, adım adım çalıştırma ve unit test örnekleri
Kod Optimizasyonu ve Refactoring
Kodun okunabilirliğinin artırılması, gereksiz tekrarlardan kaçınma, optimizasyon stratejileri
İyi yazım pratikleri, PEP8 standartları ve dokümantasyon örnekleri
Uygulamalı projeler: Gerçek senaryolarda hata ayıklama ve kod iyileştirme çalışmaları

Makine Öğrenmesi

Giriş ve Temel Kavramlar
Makine Öğrenmesine Giriş
Makine Öğrenmesi Nedir?
Yapay Zekâ, Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi İlişkisi
Makine Öğrenmesi ve İstatistik Arasındaki Farklar ve Benzerlikler
Makine Öğrenmesi Türleri
Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
oDenetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-supervised Learning)
Aktarılı Öğrenme (Transfer Learning)
Uygulama Alanları
Doğal Dil İşleme
Görüntü İşleme
Ses İşleme
Öngörülü Analitik (Predictive Analytics)
Tavsiye Sistemleri (Recommendation Systems)
Makine Öğrenmesine Hazırlık: Temel Alt Yapı
Matematiksel Temeller
Lineer Cebir
Vektörler ve Matrisler
Matris Çarpımı, Determinant, Ters Alma
Özdeğerler ve Özvektörler
İstatistik ve Olasılık
Tanımlayıcı İstatistik (Ortalama, Varyans, Standart Sapma vb.)
Olasılık Dağılımları (Normal, Binom, Poisson vb.)
Hipotez Testleri ve Güven Aralığı
Regresyon ve Korelasyon
Optimizasyon Temelleri
Türev, Gradient, Gradient Descent
Kesin Çözümleme ve Nümerik Optimizasyon
Veri ve Veri Ön İşleme
Veri Toplama
Veri Kaynakları (Veri Tabanları, API’ler, Web Scraping)
Etik ve Yasal Boyutlar (Veri Gizliliği, KVKK/GDPR vb.)
Veri Temizleme
Eksik Veriler (Missing Data)
Eksik Verilerin Belirlenmesi
Eksik Verilerin Doldurulması (İmputation)
Aykırı Değerler (Outliers)
Aykırı Değer Tespiti
Aykırı Değerleri Yönetme Stratejileri
Özellik (Feature) Mühendisliği
Özellik Ölçekleme (Feature Scaling)
Normalizasyon (Min-Max Scaling)
Standartlaştırma (Standardization)
Kategorik Değişkenleri Kodlama
Label Encoding
One-Hot Encoding
Özellik Seçimi (Feature Selection)
Varyans Eşiği (Variance Threshold)
Korelasyon Tabanlı Seçimler
Wrapper Yöntemleri (RFE, vb.)
Özellik Çıkarımı (Feature Extraction)
PCA (Principal Component Analysis)
LDA (Linear Discriminant Analysis)
Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
Regresyon (Regression)
Basit Lineer Regresyon
Çoklu Lineer Regresyon
Düzenlileştirme (Regularization) Teknikleri
Ridge Regresyon (L2)
Lasso Regresyon (L1)
Elastic Net
Değerlendirme Metrikleri
MSE, RMSE, MAE, R^2
Sınıflandırma (Classification)
Lojistik Regresyon
Karar Ağaçları (Decision Trees)
Rastgele Ormanlar (Random Forests)
Destek Vektör Makineleri (SVM)
Naive Bayes Sınıflandırıcıları
K-En Yakın Komşu (KNN)
Değerlendirme Metrikleri
Doğruluk (Accuracy), Kesinlik (Precision), Hatırlama (Recall), F1 Skor
ROC Eğrisi ve AUC
Confusion Matrix
Model Kurma ve Modeli Değerlendirme
Eğitim/Test Ayrımı
Cross Validation (K-Fold, Stratified K-Fold)
Hiperparametre Optimizasyonu
Grid Search
Random Search
Bayesian Optimization
Ensemblling Teknikleri
Bagging (Bootstrap Aggregation)
Boosting (Adaboost, Gradient Boosting, XGBoost)
Stacking
Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
Kümeleme (Clustering)
K-Means
Hierarchical Clustering
DBSCAN
Küme Sayısı Belirleme (Elbow, Silhouette vb.)
Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction)
PCA (Principal Component Analysis)
t-SNE
UMAP

Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları

Temel Sinir Ağları ve Model Eğitimi
Yapay Nöron Yapısı
Nöron, ağırlık, bias ve aktivasyon fonksiyonlarının matematiksel temelleri (Sigmoid, ReLU)
Perceptron ve tek katmanlı model uygulamaları
Çok Katmanlı Sinir Ağları
İleri beslemeli ağların yapısı, katmanlar arası bağlantılar ve backpropagation algoritması
Öğrenme oranı, optimizasyon algoritmaları (Adam, RMSprop) ile örnek uygulamalar
Uygulamalı Demo
Basit bir sinir ağı modeli kurma, eğitim ve test etme
İleri Derin Öğrenme Mimari Yaklaşımları
CNN, RNN, LSTM ve Transformer
Konvolüsyonel Sinir Ağları: Filtre, pooling, uygulama örnekleri (görüntü sınıflandırma)
Tekrarlayan Sinir Ağları: RNN, LSTM kullanımı, zaman serisi verilerinde uygulama
Transformer mimarisi: Self-attention mekanizması, modern dil modellerinin temelleri
Model Düzenleme ve Optimizasyon
Overfitting/underfitting yönetimi, regularization teknikleri (dropout, batch normalization)
Hiperparametre optimizasyonu ve model performans izleme
Vaka Çalışmaları ve İteratif İyileştirme:
Grup projeleri, interaktif demo seansları ve performans karşılaştırmaları
Uygulamalı Derin Öğrenme Projeleri
Araç ve Kütüphane Kullanımları
TensorFlow, Keras, PyTorch kullanarak model oluşturma, eğitim ve test süreçleri
Gerçek Veri Setleri
Uygulamalı demo seansları, model çıktılarının analizi ve iyileştirme stratejileri
Vaka Çalışmaları
Gerçek dünya projelerinden örneklerle model geliştirme, tartışma ve değerlendirme.

Doğal Dil İşleme (NLP)

NLP Temelleri ve Teknikleri
Dil İşleme Kavramları
Tokenizasyon, lemmatizasyon, stop words, n-gram oluşturma
Temel metin önişleme adımları, örnek metin işlemleri
Sözcük Vektörleri ve Embedding Teknikleri
Word2Vec, GloVe, BERT embedding yöntemleri; matematiksel arka plan ve uygulama örnekleri
Metin Sınıflandırma ve Duygu Analizi
Temel algoritmalar ve metin özetleme teknikleri, örnek uygulamalar
Uygulamalı NLP Projeleri
Python Kütüphaneleri ile NLP
oNLTK, spaCy, gensim kütüphanelerinin kullanımı; örnek projeler geliştirme
Chatbot ve Metin Analizi Projeleri
Basit sohbet botu oluşturma, duygu analizi ve metin sınıflandırma uygulamaları
Performans Değerlendirmesi
Model doğruluğu, precision, recall, F1 Score hesaplamaları
Kullanıcı testleri, iteratif iyileştirme ve sonuç analizi

Diğer AI Alanları ve Pekiştirmeli Öğrenme

Büyük Veri Analitiği
Dağıtık Veri İşleme Temelleri
Spark, Dask gibi araçların kullanımı; ölçeklenebilirlik kavramları
Gerçek dünya veri setleri ile performans ölçümleri ve optimizasyon stratejileri
Uygulamalı Projeler
Büyük veri analitiği projeleri, veri akışı optimizasyonu, interaktif demo seansları.
Pekiştirmeli Öğrenmeye Giriş
Temel Kavramlar ve Algoritmalar
Agent, environment, ödül, ceza, politika kavramları
Q-learning, SARSA gibi temel algoritmaların teorik temelleriİ
Uygulamalı Pekiştirmeli Öğrenme
Simülasyon ortamlarında basit otonom sistemler geliştirme
Grup projeleri, vaka çalışmaları ve interaktif demo seansları

Veri Görselleştirme ve Raporlama

Gelişmiş Veri Görselleştirme Teknikleri
Grafik ve Diyagram Oluşturma
Matplotlib, Seaborn, Plotly ile çizgi, çubuk, pasta, scatter ve heatmap grafiklerinin detaylı oluşturulması
Grafiklerin stil, renk, etkileşim ve açıklama öğeleri; örnek kod parçacıkları
Dashboard Tasarımı
Gerçek zamanlı veri akışlarını izleyen interaktif dashboard’lar; Power BI, Tableau entegrasyonu.
Web tabanlı görselleştirme araçları, kullanıcı arayüzü optimizasyonları ve örnek projeler.
Veri Hikayeleştirme ve Sunum Teknikleri
Veriden Öykü Çıkarma
Analiz sonuçlarını öyküye dönüştürme, stratejik rapor yazma, infografik tasarımı
Sunum Araçları ve Teknik Uygulamalar
Etkileşimli sunum platformları, örnek vaka sunumları
Gerçek projeler üzerinden sunum stratejileri, tartışma oturumları ve performans değerlendirmesi

Proje Geliştirme ve Capstone Projesi

Proje Planlama ve Yönetimi
Fikir Üretimi ve Gereksinim Analizi:
Proje fikirlerinin belirlenmesi, kapsam ve hedef tanımları, teknik dokümantasyon
Akış şemaları, iş akışları, stratejik yol haritası oluşturma
Agile Proje Yönetimi
Sprint planlaması, iteratif geliştirme, sürekli geri bildirim döngüleri
Grup ve bireysel proje planlama çalışmaları, mentor desteği
Uygulamalı Proje Geliştirme
End-to-End Proje Süreçleri
toplama, temizleme, keşifsel analiz, model eğitimi, görselleştirme ve raporlama
Prototip oluşturma, kullanıcı testleri, A/B testleri ve iteratif iyileştirme
Canlı Demo ve Atölye Çalışmaları
Proje demo sunumları, interaktif tartışmalar, hata ayıklama seansları, mentor ve akran geri bildirimleri
Final Projesi Sunumu
Proje Sunumları
Grup ve bireysel final projelerinin kapsamlı sunumu, interaktif demo seansları
Teknik raporlamalar, performans ölçümleri ve sonuç analizi
İleri eğitim ve kaynak önerilerinin paylaşılması

Etik, Veri Güvenliği ve Gelecek Trendleri

Yapay Zeka Etiği ve Sosyal Sorumluluk
Etik İlkeler ve Rehberler
Adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik, gizlilik ve önyargı konularının derinlemesine tartışılması
Güncel uluslararası regülasyonlar, etik rehberler ve vaka analizleri
Toplumsal Etki
Yapay zekanın toplumsal etkileri, önyargıların önlenmesi, sorumlu AI uygulamaları
Etik risk yönetimi stratejileri, pratik örnekler ve tartışma oturumları
Veri Güvenliği ve Koruma
Temel Veri Güvenliği İlkeleri
Veri gizliliği, şifreleme yöntemleri, erişim kontrolü teknikleri
Model güvenliği, adversarial saldırılar ve risk analizi
Uygulamalı Güvenlik Stratejileri
Güvenlik ihlallerine karşı alınan önlemler, vaka çalışmaları
Operasyonel ve teknik güvenlik uygulamaları, örnek senaryolar
Geleceğe Yönelik Trendler ve Stratejik Öngörüler
Yeni Teknolojik Trendler
Federated learning, explainable AI, quantum computing gibi ileri konular
Dijital dönüşüm, endüstri 4.0 ve yapay zeka teknolojilerindeki evrim
Stratejik Planlama ve İnovasyon
Gelecekteki iş modelleri, yatırım analizi, stratejik öngörüler
Panel tartışmaları, inovatif vaka çalışmaları ve ileri trend raporları

Üretime Alınan AI Çözümleri ve Dağıtım

Model Dağıtımı ve Üretim Ortamları
Model Entegrasyonu
RESTful API’ler, microservices mimarisi; model deployment stratejileri
Containerization: Docker ve Kubernetes kullanımı, ölçeklenebilirlik ve yönetim
Sürekli Entegrasyon / Dağıtım (CI/CD)
Otomatik test süreçleri, model izleme, hata yönetimi ve otomatik geri bildirim döngüleri
Performans optimizasyonu: Latency, throughput ölçümleri, gerçek zamanlı iyileştirme stratejileri
End-to-End Uygulama Örnekleri ve Vaka Çalışmaları
Sektörel Uygulama Senaryoları
Sağlık, finans, perakende, otomotiv ve diğer sektörlerde AI çözümleri
Uygulama örnekleri, vaka çalışmaları, canlı demo sunumları
Gerçek Zamanlı İzleme ve Optimizasyon
Üretim ortamında model performansının izlenmesi ve optimize edilmesi
Mentor geri bildirimleri, performans raporlaması ve iteratif iyileştirme

Kazanımlar

Temel kavramlardan ileri düzey algoritmalara, model eğitimi, optimizasyon, güvenlik ve etik konularına kadar geniş bir konu yelpazesini,

Canlı demo seansları, interaktif atölyeler, vaka çalışmaları ve proje geliştirme oturumları sayesinde teorik bilgilerin pratikte nasıl kullanılacağını,

Dağıtık sistemler, API entegrasyonu, containerization ve CI/CD süreçleriyle, AI çözümlerinin kurumsal üretim ortamlarına entegrasyonu,

Federated learning, explainable AI, quantum computing gibi ileri konulara değinerek, geleceğin teknolojik trendlerine hazırlıklı olmanızı,

Güçlü bir portföy ve sertifikalandırma sayesinde, kariyerinizde rekabet avantajı elde etmenizi hedefler.

Hedef Kitle

İş analistleri, strateji belirleyiciler ve dijital dönüşüm projelerinde yer alan profesyoneller

Veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisileri ve derin öğrenme uzmanları

Akademisyenler, araştırmacılar ve teknoloji meraklıları

Yapay zeka ve veri bilimi uygulamalarını üretim ortamına taşımak isteyen kurumsal ekipler

Yazılım geliştiriciler, sistem mimarları ve IT yöneticileri

Sertifika

Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.