Eğitim Hakkında
Eğitimimiz, temel istatistiksel kavramlardan başlayarak, olasılık teorisi, veri analizi, istatistiksel çıkarım, modelleme teknikleri ve ileri istatistiksel yöntemlerin yapay zeka ve makine öğrenmesi projelerine entegrasyonunu kapsamlı bir biçimde ele alır. Bu eğitim, veriden anlamlı içgörüler elde etme, modellerin güvenilirliğini artırma ve sonuçların doğru yorumlanması süreçlerinde istatistiksel yaklaşımların kritik rolünü ortaya koymayı hedefler.
Yapay Zeka için İstatistik; tanımlayıcı istatistikler, olasılık dağılımları, hipotez testleri, regresyon analizi, bayesci yöntemler, çok değişkenli analiz ve zaman serileri gibi konuları içerir. Bu eğitimde, bu yöntemlerin yapay zeka modellerinin geliştirilmesi, değerlendirilmesi ve optimize edilmesinde nasıl kullanıldığı detaylandırılacaktır.
Kimler İçindir?
- Veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve yapay zeka araştırmacıları,
- Yazılım geliştiriciler ve analistler,
- Akademisyenler ve lisansüstü öğrenciler,
- İş zekası ve analitik alanında çalışan profesyoneller,
- Karar destek sistemleri ve veri analizi konularında derinlemesine bilgi edinmek isteyenler
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.
Eğitim İçeriği
- Eğitimin Tanıtımı ve Hedefler
- Eğitimde ele alınacak konuların genel çerçevesi
- Öğrenme çıktıları, uygulama alanları ve beklenen kazanımlar
- Temel İstatistik Kavramları
- Tanımlayıcı istatistikler: Ortalama, medyan, mod, varyans, standart sapma
- Temel olasılık kuralları: Olaylar, kombinatorik, koşullu olasılık
- İstatistiksel Terimler ve Kavramlar
- Örneklem, popülasyon, dağılım, hipotez, çıkarım
- İstatistiksel hata, yanılma payı ve güven aralıkları
- Temel Olasılık Dağılımları
- Ayrık dağılımlar: Binom, Poisson, Geometrik dağılımlar
- Sürekli dağılımlar: Normal, Üstel, Uniform, Gamma dağılımları
- Dağılım Özellikleri ve Parametreleri
- Beklenen değer, varyans, momentler
- Parametrik ve parametrik olmayan dağılımların karşılaştırılması
- Merkezi Limit Teoremi ve Uygulamaları
- Merkezi limit teoremine giriş ve örneklem dağılımlarının incelenmesi
- Simülasyonlar ve örnek senaryolar
- Veri Görselleştirme Teknikleri
- Histogram, kutu grafikleri, dağılım grafikleri, korelasyon matrisleri
- İleri görselleştirme araçları: Matplotlib, Seaborn, Tableau
- Veri Temizleme ve Ön İşleme
- Eksik veriler, uç değerler ve gürültü giderme yöntemleri
- Veri normalizasyonu, ölçeklendirme ve dönüşüm teknikleri
- Özellik Mühendisliği
- Özellik seçimi ve boyut indirgeme yöntemleri (PCA, t-SNE, LDA)
- Veri zenginleştirme ve öznitelik oluşturma stratejileri
- Hipotez Testleri Temelleri
- Null ve alternatif hipotezler, anlamlılık düzeyleri
- p-değerleri, test istatistikleri ve örneklem büyüklüğü hesaplamaları
- Parametrik Testler
- t-testi, ANOVA: Varsayımlar, uygulama örnekleri ve yorumlama
- Regresyon analizi ve varyans analizi
- Parametrik Olmayan Testler
- Mann-Whitney U, Wilcoxon, Kruskal-Wallis testleri
- Uygulama senaryoları ve veri setlerine uygun test seçimi
- Güven Aralıkları ve Yeniden Örnekleme Yöntemleri
- Bootstrap, Jackknife: Güvenilirlik analizi ve örneklem varyansı
- Basit ve Çoklu Regresyon Analizi
- Doğrusal regresyon, regresyon katsayıları, R² ve hata metrikleri
- Çoklu regresyon, model varsayımları, multikolineerlik
- Model Uyum ve Değerlendirme
- MSE, RMSE, MAE: Performans ölçütlerinin hesaplanması
- Model seçimi, overfitting/underfitting, çapraz doğrulama
- Yapay Zeka ile Entegrasyon
- Regresyon modelleri ve yapay sinir ağları arasındaki ilişki
- İstatistiksel modelleme ve makine öğrenmesi arasındaki sinerji
- Bayes Teorisi Temelleri
- Koşullu olasılık, Bayes teoremi, örnek hesaplamalar
- Bayesci çıkarımın yapay zeka modellerine etkileri
- Naïve Bayes Sınıflandırıcısı
- Algoritmanın temel prensipleri, varsayımlar ve uygulama örnekleri
- Gerçek dünya verileri üzerinde sınıflandırma performansı
- Gelişmiş Bayesci Modeller
- Bayes ağları, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) yöntemleri
- Belirsizlik yönetimi ve tahmin modellerine entegrasyon
Neden Bu Eğitimi Almalısınız ?
• Sağlam Temel: Temel istatistiksel kavramlar, yapay zeka modellerinin güvenilirliğini ve doğruluğunu artırmada kritik rol oynar.
• Model Performansı: İstatistiksel metrikler ve analiz yöntemleri, modellerin performansını ölçme, iyileştirme ve belirsizlik yönetimi imkanı sağlar.
• Veri Analizi: Gelişmiş veri analiz teknikleri sayesinde karmaşık veri setlerinden anlamlı içgörüler elde edilir.
• Belirsizlik Yönetimi: Olasılık teorisi ve hipotez testleri, model belirsizliklerini değerlendirme ve riskleri minimize etme süreçlerine katkı sağlar.
• İnovasyon ve İleri Analiz: İleri istatistiksel yöntemlerin kullanımı, yapay zeka alanında yenilikçi çözümler geliştirilmesine olanak tanır.
Önemli Notlar
Program ücretlerine KDV dahil değildir.
Paylaş: