Yapay zekâ modellerinin temel yapıları, veri setlerinin hazırlanması ve model geliştirme süreçleri ele alınır. Python tabanlı araçlar üzerinden uygulamalı çalışmalar ile AI projelerinin geliştirilmesi ve iş süreçlerine entegrasyonu üzerinde durulur.
Kurumsal kullanım senaryoları ile yapay zekâ çözümlerinin farklı iş alanlarında nasıl konumlandırılacağına yönelik yaklaşımlar ele alınır.
Eğitim Süresi: 3 Gün
1. Yapay Zeka nedir
– Temel tanımlar, terminoloji
– Tarihçe
– Turing Testi
2. Veri ve Öğrenme
– Veri nedir, verinin önemi
– Veri Hazırlığı ve Ön İşleme
– Veri görselleştirme
– Aşırı eğitim, Ezberleme, Verinin Seçimi
– Danışmanlı, Danışmansız ve Takviye Öğrenme
3. Yapay Zeka Problem Tipleri
– Kümeleme
– Sınıflandırma
– Regresyon
4. Makine Öğrenmesi Sınıflandırma ve Kümeleme Yöntemleri
– Doğrusal Regresyon, Lojistik Regresyon
– K en yakın komşu, K ortalamalar
– Karar ağaçları
– Destek vektör makineleri
– Rastgele orman
– Naive Bayes
– Bulanık mantık
– Yapay Sinir Ağları
5. Derin Öğrenme
– Evrişimli Sinir Ağları (CNN)
– Uzun Kısa Vadeli Hafıza Ağları (LSTM)
– Rekurrent Sinir Ağları (RNN)
– Derin Bilişsel Ağlar (DBN)
– Otomatik Kodlayıcılar
– Generative Adversarial Networks (GANs)
6. Performans ve Değerlendirme Ölçütleri
– Model Doğrulama ve Çapraz Doğrulama
– Hipotez Testleri
– Zamansal ve doğruluk performansları
– Ezberleme
7. Yapay Zeka ve Etik
– Toplumsal etkileri
– Hassas veriler
– Etiksel sorunlar
– Ticari kullanımlar
8. Üretken Yapay Zeka
– Temel Mimariler
– CNN ile Görüntü İşleme
– RNN ile Doğal Dil İşleme
– Öğrenme Algoritmaları ve Optimizasyon Yöntemleri
– Üretken Modelleme için Transfer Öğrenme
– Görüntü iyileştirme ve oluşturma
– Doğal dil işleme ve dil üretimi
9. Büyük Dil Modeli
– Dil modelleri terminolojisi
– Doğal dil işleme ve yaklaşımları
– Derin öğrenme ve Dil modeli ilişkisi
– Büyük dil modeli eğitimi
– Dil modeli optimizasyonu
10. Prompt Mühendisliği
– GPT ve Büyük Dil Modelleri Hakkında Genel Bakış
– Etkili ve Verimli Prompt Tasarlama İlkeleri
11. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları
– Endüstrideki uygulanan gerçek uygulama örnekleri
– Modelleme örnekleri simülasyonu
12. Yapay Zeka ve Gelecek
– Fırsatlar, tehditler
– Yeni teknolojilerin etkisi
– Yapay zekanın ve üretken yapay zekanın geleceği
