Yapay Zekaya Giriş Eğitimi
Yapay Zekaya Giriş Eğitimi
Eğitim Hakkında
Eğitimimizde, katılımcılara yapay zekanın ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve günlük yaşam ile iş dünyasında hangi alanlarda kullanıldığını kapsamlı bir şekilde öğretmeyi hedefleyen, hem teorik hem de uygulamalı içeriklerle desteklenen ileri düzey bir eğitim programıdır. Eğitimde, temel kavramlardan başlayarak makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve robotik gibi konulara giriş yapılmakta; ayrıca yapay zekanın etik boyutları ve geleceğe yönelik trendleri de incelenmektedir. Bu eğitim, yapay zekanın temel prensiplerini ve uygulama alanlarını anlaşılır bir dille sunarak, katılımcıların algoritmik düşünce, problem çözme ve yenilikçi çözümler geliştirme becerilerini artırmayı amaçlar. Yapay zeka kavramının tarihçesi, temel terimleri, öğrenme algoritmaları, veri işleme yöntemleri ve pratik uygulama örnekleri üzerinden konular derinlemesine ele alınır. Eğitim kapsamında ayrıca, yapay zekanın endüstrideki uygulamaları, sosyal ve etik etkileri ile gelecekteki trendler de tartışılacaktır.
Ön Koşul
Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu yoktur.
Eğitim İçeriği
- Temel Tanımlar ve Kavramlar
- Yapay zeka (YZ) nedir? Tanım, amaç ve kullanım alanları
- Akıllı sistemler, otomasyon, veri işleme ve algoritmaların rolü
- Temel bileşenler: Algoritmalar, modeller, veriler, öğrenme süreçleri
- Yapay Zeka Sistemlerinde Kullanılan Temel Teknolojiler
- Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve istatistiksel yöntemler
- Sinir ağları, nöron modeli, aktivasyon fonksiyonları
- Veri ön işleme, eğitim ve test süreçleri
- Uygulama Alanlarına Giriş
- Günlük yaşamda yapay zekanın örnekleri: Akıllı asistanlar, öneri sistemleri
- Endüstriyel uygulamalar: Otonom araçlar, sağlık, finans, üretim
- Gelecekteki potansiyel kullanım alanlarına kısa bakış
- Erken Dönem (1950-1970)
- Turing Testi, ilk algoritmalar ve deneysel uygulamalar
- İlk uzman sistemlerin ortaya çıkışı ve simgesel AI yaklaşımı
- Gelişim Süreçleri (1970-1990)
- Klasik yapay zeka araştırmaları, kural tabanlı sistemler
- Bilgisayarların artan hesaplama gücü ve veri kaynaklarının genişlemesi
- Kritik projeler, önemli akademik makaleler ve dönüm noktaları
- Modern Dönem (1990’lar ve Sonrası)
- İstatistiksel öğrenme, makine öğrenmesi ve büyük veri devrimi
- Derin öğrenmenin yükselişi, GPU ve bulut teknolojilerinin rolü
- Günümüzün uygulama örnekleri, endüstri standartlarının oluşması ve yapay zekanın yaygınlaşması
- Makine Öğrenimi
- Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme yaklaşımları
- Sınıflandırma, regresyon, kümeleme algoritmalarına genel bakış
- Temel algoritma örnekleri ve uygulama senaryoları
- Derin Öğrenme
- Derin sinir ağları, CNN, RNN, LSTM ve Transformer mimarileri
- Model eğitimi, overfitting/underfitting kavramları, optimizasyon yöntemleri
- Uygulama örnekleri: Görüntü, ses ve metin verisi üzerinde derin öğrenme projeleri
- Uzman Sistemler
- Kural tabanlı sistemler, mantık programlama ve çıkarım motorları
- Uzman sistemlerin tarihsel önemi, avantajları ve sınırlamaları
- Günümüz uygulamalarında hibrid yaklaşımlar: Uzman sistemlerin makine öğrenmesi ile entegrasyonu
- Temel Algoritma Prensipleri
- Arama, optimizasyon ve sınıflandırma algoritmalarının temel mantığı
- Karar ağaçları, k-en yakın komşu, destek vektör makineleri gibi klasik algoritmalar
- İstatistiksel modeller ve olasılıksal yaklaşımlar
- İleri Düzey Algoritmalar ve Model Optimizasyonu
- Derin öğrenme algoritmalarının matematiksel temelleri (gradient descent, backpropagation)
- Regularization, dropout, batch normalization gibi teknikler
- Model değerlendirme metrikleri: Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, ROC/AUC
- Uygulamalı Algoritma Çalışmaları
- Gerçek dünya veri setleri üzerinde algoritma uygulamaları
- Algoritma seçimi, hiperparametre optimizasyonu ve sonuç analizi
- Grup tartışmaları ve vaka analizleri ile iteratif iyileştirme
- Yapay Zeka Etiği
- Etik ilkeler: Adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik ve gizlilik
- Yapay zekanın sosyal etkileri, önyargı ve ayrımcılık konuları
- Sorumlu AI uygulamaları: Model açıklanabilirliği, etik rehberler ve regülasyonlar
- Güvenlik ve Veri Koruma
- Veri güvenliği, model güvenilirliği ve adversarial saldırılar
- Yapay zeka sistemlerinde şifreleme, erişim kontrolü ve güvenli eğitim süreçleri
- Uygulamalı örnekler: Güvenlik zafiyetleri, risk analizi ve mitigasyon stratejileri
- Sınırlar ve Tehditler
- Yapay zekanın mevcut sınırları, teknik ve etik zorluklar
- Yanlış kullanım, siber saldırılar ve toplumsal etkiler
- Geleceğe yönelik öneriler ve risk yönetimi stratejileri
- Geleceğin Teknolojik Trendleri
- Yeni nesil yapay zeka teknolojileri: Explainable AI, federated learning, quantum computing
- Gelişmekte olan algoritmalar, yeni mimari yaklaşımlar ve veri yönetimi stratejileri
- Potansiyel Kullanım Alanları
- Sağlık, finans, eğitim, otomotiv, perakende, kamu hizmetleri ve diğer sektörlerde YZ uygulamaları
- Otonom sistemler, kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, akıllı şehirler ve robotik otomasyon
- Gelecekteki uygulama senaryoları, vaka analizleri ve pazar trendleri
- Stratejik ve Ekonomik Etkiler
- YZ’nin iş modellerine, verimliliğe ve ekonomik büyümeye etkisi
- Dijital dönüşüm, rekabet avantajı ve stratejik planlama
- Sektörel örnekler, yatırım analizi ve geleceğe yönelik stratejik öngörüler
Kazanımlar
- Yapay zekânın temel prensipleri, algoritmaları ve uygulama alanları hakkında sağlam bir temel bilgiye sahip olabileceksiniz.
- Teorik bilgileri; uygulamalı çalışmalar, vaka analizleri ve atölye çalışmaları ile pratikte kullanabileceksiniz.
- Yapay zekâ teknolojilerinin iş süreçleri ve kariyer gelişimi üzerindeki etkilerini değerlendirerek rekabet avantajı sağlayabileceksiniz.
- Yapay zekânın etik, sosyal ve güvenlik boyutları konusunda farkındalık kazanarak sorumlu kullanım yaklaşımı geliştirebileceksiniz.
- Güncel araçlar, metodolojiler ve endüstri trendleri hakkında bilgi sahibi olabileceksiniz.
Hedef Kitle
- Yapay zeka teknolojilerine ilgi duyan ve bu alanda temel bilgi edinmek isteyen herkes.
- İş analistleri ve dijital dönüşüm süreçlerinde yer alan profesyoneller,
- Yazılım geliştiriciler ve veri bilimciler,
- Akademisyenler, araştırmacılar ve teknoloji meraklıları,
- Sistem mühendisleri, IT yöneticileri ve proje 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.
İlgili Kurslar
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
