Machine Learning & Deep Learning Eğitimi

Machine Learning & Deep Learning Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, makine öğrenmesi ve derin öğrenme konularında kapsamlı bir anlayış ve uygulama becerisi kazandırmayı amaçlamaktadır. Eğitim, temel kavramlardan başlayarak, danışmanlı ve danışmansız öğrenme, sınıflama, regresyon ve kümeleme gibi temel metodolojileri içerir. Verilerin ön işlenmesinden model oluşturma ve doğrulamaya kadar tüm aşamalar ayrıntılı olarak ele alınır. Derin öğrenme alanında ise, genelleştirilmiş regresyon ve ileri beslemeli yapay sinir ağları, destek vektör makineleri, zaman serisi analizleri ve en güncel yaklaşımlar olan evrişimsel ve tekrarlayan yapay sinir ağları üzerinde durulmaktadır. Eğitimde her bölüm, teorik bilgilerin yanı sıra örnek problemler ve pratik projelerle desteklenerek katılımcıların öğrendiklerini uygulamalı olarak pekiştirmesine olanak tanır. Bu sayede, katılımcıların makine öğrenmesi ve derin öğrenme projelerinde etkin bir şekilde çalışabilmeleri hedeflenmektedir.

Ön Koşul

Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu yoktur.

Eğitim İçeriği

  • Makine Öğrenmesi Nedir?
  • Danışmanlı ve Danışmansız Öğrenme
  • Makine Öğrenmesi ile Neler Yapılabilir?
  • Sınıflama, Regresyon ve Kümeleme
  • Veri Kümeleri
  • Tahminleme
  • Neden Tahmine İhtiyaç Duyarız?
  • Makine Öğrenmesi ile Nasıl Tahmin Ederiz?
  • Öğrenme, Doğrulama ve Test
  • Çapraz Doğrulama
  • Ön İşleme
  • Makine Öğrenmesi Modeli
  • Teori ve Optimizasyon
  • Proje ve Kod Bazlı Uygulama

Kazanımlar

  • Makine öğrenmesi ve derin öğrenme konularında sağlam bir teorik temel kazanabileceksiniz.
  • Danışmanlı (supervised) ve danışmansız (unsupervised) öğrenme yöntemlerini ve uygulamalarını öğrenebileceksiniz.
  • Veri ön işleme, model oluşturma ve doğrulama süreçlerinde bilgi ve beceri edinebileceksiniz.
  • Evrişimsel (CNN) ve tekrarlayan (RNN) yapay sinir ağları gibi ileri seviye derin öğrenme tekniklerini uygulamalı olarak öğrenebileceksiniz.
  • Gerçek dünya problemlerine yönelik makine öğrenmesi ve derin öğrenme projeleri geliştirebileceksiniz.
  • Optimizasyon ve performans iyileştirme tekniklerini uygulamalı şekilde kullanarak modellerinizi daha verimli hale getirebileceksiniz.

Hedef Kitle

  • İş Analistleri ve Karar Vericiler
  • Mühendisler ve Yazılım Geliştiriciler
  • Büyük Veri Uzmanları
  • Veri Bilimciler ve Veri Analistleri
  • Proje Yöneticileri ve Teknik Liderler

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.

SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI

BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.

Mavi
Trendyol
TAI TUSAŞ TR
Erdemir
Fiba Yenilenebilir Enerji
Pegasus
Tarim Kredi Kooperatifi
Yemeksepeti
Merkezi Kayıt Kuruluşu
Albaraka Türk
Sekerbank
KKTC Turkcell
Siemens
Turkiye Sınai Kalkinma Bankasi
Netaş
HDI Sigorta
Burgan Bank
Arçelik
Sütaş
Cybersoft
Turk Standartlari Enstitüsü
BKM
Istanbul Beton
Allianz
KoC Sistem
Mavi
Trendyol
TAI TUSAŞ TR
Erdemir
Fiba Yenilenebilir Enerji
Pegasus
Tarim Kredi Kooperatifi
Yemeksepeti
Merkezi Kayıt Kuruluşu
Albaraka Türk
Sekerbank
KKTC Turkcell
Siemens
Turkiye Sınai Kalkinma Bankasi
Netaş
HDI Sigorta
Burgan Bank
Arçelik
Sütaş
Cybersoft
Turk Standartlari Enstitüsü
BKM
Istanbul Beton
Allianz
KoC Sistem
Bilgi İstiyorum