Açıklama
Yapay zeka ve veri bilimi alanına girmek, özellikle programlama deneyimi pek fazla olmayanlar için göz korkutucu görünebilir. Kendi kendini süren arabalarda ve Amazon’un Alexa’sı gibi sanal asistanlarda kullanılan kavramlar çok karmaşık ve anlaşılması zor görünebilir. Üretimhane ve Kadir Has Üniversitesi Yaşam Boyu Eğitim Akademisi iş birliğiyle düzenlenen Uygulamalı Yapay Zeka Sertifika Programı’nın amacı, pratik alıştırmalar yoluyla çok az programlama deneyimi olan veya hiç olmayan katılımcılar için AI’ı erişilebilir ve kolay anlaşılır hale getirmektir. Bu sayede, bir tür insan benzeri zeka gerektiren görevleri yerine getirebilen bilgisayarların bu sistemleri nasıl oluşturacağı konusunda gerekli olan bilgiler edinilecektir.
Eğitim Takvimi
8 Kasım 2022 Salı, 19.30-22.30 | 1. Gün
9 Kasım 2022 Çarşamba, 19.30-22.30 | 2. Gün
15 Kasım 2022 Salı, 19.30-22.30 | 3. Gün
16 Kasım 2022 Çarşamba, 19.30-22.30 | 4. Gün
22 Kasım 2022 Salı, 19.30-22.30 | 5. Gün
23 Kasım 2022 Çarşamba, 19.30-22.30 | 6. Gün
29 Kasım 2022 Salı, 19.30-22.30 | 7. Gün
30 Kasım 2022 Çarşamba, 19.30-22.30 | 8. Gün
6 Aralık 2022 Salı, 19.30-22.30 | 9. Gün
7 Aralık 2022 Çarşamba, 19.30-22.30 | 10. Gün
13 Aralık 2022 Salı, 19.30-22.30 | 11. Gün
14 Aralık 2022 Çarşamba, 19.30-22.30 | 12. Gün
Eğitim Takvimi
8 Kasım Salı, 19.30-22.30 | 1. Gün
9 Kasım Çarşamba, 19.30-22.30 | 2. Gün
15 Kasım Salı, 19.30-22.30 | 3. Gün
16 Kasım Çarşamba, 19.30-22.30 | 4. Gün
22 Kasım Salı, 19.30-22.30 | 5. Gün
23 Kasım Çarşamba, 19.30-22.30 | 6. Gün
29 Kasım Salı, 19.30-22.30 | 7. Gün
30 Kasım Çarşamba, 19.30-22.30 | 8. Gün
6 Aralık Salı, 19.30-22.30 | 9. Gün
7 Aralık Çarşamba, 19.30-22.30 | 10. Gün
13 Aralık Salı, 19.30-22.30 | 11. Gün
14 Aralık Çarşamba, 19.30-22.30 | 12. Gün
Eğitim Programı
1. MODÜL
YAPAY ZEKAYA GENEL BAKIŞ
– Yapay Zeka Tanım ve Kavramları
– Makine Öğrenmesi (Machine Learning)
– Özellik Mühendisliği (Feature Engineering)
– Derin Öğrenme (Deep Learning)
2. MODÜL
SİNİR AĞLARI: TEMEL KAVRAMLAR
– Yapay Sinir Ağları
– Bir Sinir Ağı Eğitme Süreci
– Vektörler ve Ağırlıklar
– Doğrusal Regresyon Modeli
3. MODÜL
PYTHON AI: SİNİR AĞI OLUŞTURMA
– İlk Sinir Ağını Oluşturmaya Başlama
– NumPy ile Sinir Ağının Girdilerini Sarma
– İlk Tahminleri Yapma
– Tahmin Hatasının Hesaplanması
– Hatanın Nasıl Azaltılacağını Anlama
4. MODÜL
SİNİR AĞINI EĞİTME
– Zincir Kuralını Uygulama
– Geri Yayılım ile Parametreleri Ayarlama
– Sinir Ağı Sınıfını Oluşturma
– Ağı Daha Fazla Veriyle Eğitme
– Sinir Ağına Daha Fazla Katman Ekleme
Kazanımlar
Uygulamalı Yapay Zeka Sertifika Programı’na katılarak yapay zeka uygulamaları hakkında temel ve güncel bilgileri edinecek, kendi yapay zeka algoritmalarınızı nasıl uygulayabileceğinizi öğreneceksiniz. Aşağıdaki soruların cevaplarını bulacaksınız ve kendi AI algoritmalarınızı geliştirmeye başlayacaksınız.
– Derin öğrenme nedir ve onu makine öğreniminden ayıran nedir?
– NumPy ile vektörler nasıl temsil edilir?
– Aktivasyon işlevleri nelerdir ve neden bir sinir ağı içinde kullanılırlar?
– Geri yayılım (Backpropagation) algoritması nedir ve nasıl çalışır?
– Bir sinir ağı nasıl eğitilir ve tahminler nasıl yapılır?
Kimler Katılabilir?
Yapay zeka, ML, DL gibi alanlara ilgi duyan ve temel bilgiye sahip olmak isteyen herkes bu eğitim programına katılabilir.
Uygulamalı Yapay Zeka Sertifika Programı, yapay zeka uygulamaları konusunda kendini geliştirmek isteyen ve bu konuda deneyimi olmayan katılımcılara hızlı bir başlangıç yaptırmayı, onları kendi başlarına ilerleyebilir düzeye taşımayı amaçlar. Katılım için herhangi bir ön bilgi gerekli değildir.
Materyaller
Eğitimde Zoom kaydı alınır ve video kayıtları katılımcılarla eğitimin bitiminden 30 gün sonrasına kadar izleyebilecekleri şekilde paylaşılır. Böylece öğrenilen konuları tekrar etme ve kaçırılan dersleri takip etme imkânı sağlanır.
Katılımcılarla eğitim süresince öğrenme sürecini desteklemek adına sunumlar ve faydalı linkler de ayrıca paylaşılacaktır.
Sertifika
Uygulamalı Yapay Zeka Sertifika Programı’nı başarıyla tamamlayan katılımcılara, Kadir Has Üniversitesi tarafından e-Devlet üzerinden sorgulanabilen sertifika düzenlenecektir. Sertifika için eğitime en az %75 oranında (12 oturumun en az 9’una) canlı katılım sağlama şartı vardır.