Yapay Zeka Yaklaşımları Eğitimi

• Yapay Zeka Giriş:
  • Yapay zekanın tanımı, tarihi ve gelişimi
  • Yapay zekanın temel ilkeleri ve bileşenleri
  • Yapay zekanın türleri ve uygulamaları
  • Yapay zekanın etik ve sosyal etkileri
• Makine Öğrenmesi:
  • Gözetimli öğrenme algoritmaları (Regresyon, Sınıflandırma)
  • Gözetimsiz öğrenme algoritmaları (Kümeleme, Boyut Azaltma)
  • Güçlendirmeli öğrenme algoritmaları
  • Derin öğrenme ve sinir ağları
• Doğal İşlemleme:
  • Metin işleme ve analizi
  • Konuşma tanıma ve sentezi
  • Makine çevirisi
• Görüntü İşleme ve Görüntü Tanıma:
  • Dijital görüntü temsili
  • Özellik çıkarma ve nesne algılama
  • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme
• Robotik ve Otonom Sistemler:
  • Robotik prensipleri ve kinematik
  • Hareket planlama ve kontrol
  • Nesne manipülasyonu ve navigasyon
• Yapay Zeka Uygulamaları:
  • Sağlık ve tıp
  • Finans ve bankacılık
  • Perakende ve pazarlama
  • Üretim ve tedarik zinciri yönetimi
  • Ulaşım ve lojistik

BU EĞİTİM KATILIMCILARA NE SAĞLAR?

• Yapay zekanın temel ilkelerini ve farklı yaklaşımlarını anlama
• Yapay zekayı çeşitli problemlere çözüm bulmak için uygulama becerisi kazanma
• Makine öğrenmesi, doğal dil işleme, görüntü işleme ve robotik gibi alanlarda bilgi edinme
• Yapay zekanın etik ve sosyal etkileri hakkında bilgi edinme
• Yapay zeka alanında bir kariyer yapmak için gerekli becerileri edinme

Eğitim süresi genellikle birkaç hafta veya birkaç ay sürer.

• Bilgisayar bilimleri ve mühendisliği öğrencileri
• Yazılım geliştiriciler
• Veri analistleri
• Araştırmacılar
• Girişimciler
• Yapay zeka ile ilgilenen diğer kişiler