Lisansüstü Öğrencilerine Yönelik Yapay Zeka Eğitimi
Teorik ve Pratik Uygulamalarla
Başlangıç: 18 Kasım 2024 | Bitiş: 9 Şubat 2025

Program Detayları:

Lisansüstü öğrencilerine yönelik olarak tasarlanmış bu kapsamlı yapay zeka eğitimi, akademik çalışmalarınızda yapay zeka algoritmalarını kullanarak fark yaratmak için size rehberlik edecek. Hem teorik hem de pratik uygulamalarla, yapay zekanın temel yapı taşlarından en ileri düzey uygulamalara kadar geniş bir yelpazede bilgi sahibi olacaksınız. 12 hafta boyunca, haftada iki gün sürecek bu eğitimde Python ve R programlama dillerinde uygulamalı çalışmalar yaparak, öğrendiklerinizi hemen projelerinize entegre edebilirsiniz. Eğitim, yapay zeka teknolojilerini araştırmalarınızda nasıl kullanabileceğinizi öğrenmeniz için ideal bir fırsattır. Eğitim süresince, katılımcılara akademik projelerinde danışmanlık desteği ve yayın desteği sunulacaktır.

Eğitim Planı (Hafta Hafta Detaylı İçerik):

1. Hafta: Yapay Zekaya Bütünsel Bir Bakış

• Yapay zeka nedir?
• Yapay zekanın tarihçesi ve temel kavramlar
• Yapay zekanın farklı alt dalları: Makine öğrenmesi, derin öğrenme, uzman sistemler

2. Hafta: Üretken Yapay Zeka ve Prompt Mühendisliği

• Üretken yapay zeka nedir?
• Prompt mühendisliği teknikleri
• Akademik çalışmalarda faydalı yapay zeka araçları

3. Hafta: Zeki Optimizasyon Algoritmalarına Giriş

• Meta-sezgisel algoritmalar nelerdir?
• Zeki optimizasyon algoritmaları: Genetik algoritmalar, Parçacık sürü optimizasyonu
• Akademik makale inceleme ve literatür tarama teknikleri

4. Hafta: Python ve R Programlama Dili Temelleri

• Python ve R programlama dillerine giriş
• Python ile genetik algoritmaların uygulanması
• R ile veri analizi ve veri görselleştirme

5. Hafta: Makine Öğrenmesi Teorisi ve Python & R ile Uygulama

• Makine öğrenmesi nedir?
• Makine öğrenmesi için temel matematik ve istatistik
• Python ve R ile makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanması

6. Hafta: Değerlendirme Metrikleri ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları

• Makine öğrenmesi modellerinin değerlendirilmesi
• Değerlendirme metrikleri: Doğruluk, F1 skoru, ROC eğrileri
• Python ve R ile makine öğrenmesi uygulamaları

7. Hafta: Derin Öğrenme Teorisi ve Uygulamaları

• Derin öğrenme nedir?
• Yapay sinir ağları ve katmanlı öğrenme yapıları
• Python ile derin öğrenme uygulamaları

8. Hafta: Derin Öğrenme Algoritmalarının Uygulanması

• Derin öğrenme ağlarıyla çalışmak: CNN, RNN, LSTM
• Python ile derin öğrenme algoritmalarının uygulanması
• Akademik makale incelemeleri

9. Hafta: Görüntü İşleme Algoritmaları

• Görüntü işleme nedir?
• Görüntü işleme için yapay zeka algoritmaları
• Python ile görüntü işleme projeleri

10. Hafta: Python ile Real-Time Görüntü İşleme ve Transfer Learning

• Gerçek zamanlı görüntü işleme teknikleri
• Transfer öğrenme nedir ve nasıl uygulanır?
• Python ile transfer öğrenme uygulamaları

11. Hafta: Zaman Serileri Analizi ve Uygulamaları

• Zaman serileri verileri ile yapay zeka uygulamaları
• Zaman serileri algoritmalarının uygulanması
• Akademik makale inceleme ve değerlendirme

12. Hafta: Doğal Dil İşleme (NLP) ve Makale İnceleme

• Doğal dil işleme nedir?
• NLP algoritmalarının teorisi ve uygulamaları
• Python ile NLP projeleri
• 
  

Kimler Katılmalı?

• Tez çalışmalarında veya akademik projelerinde yapay zeka algoritmalarını kullanmak isteyen lisansüstü öğrenciler.
• Yapay zeka teorisi ve uygulamalarını derinlemesine öğrenmek isteyen araştırmacılar.
• Python ve R programlama dilleri ile uygulamalı yapay zeka çalışmaları yapmak isteyenler.
• 
  

Eğitimin Avantajları:

• Ders Kayıtlarına Sınırsız Erişim: Tüm ders kayıtlarına istediğiniz zaman erişebilirsiniz.
• Akademik Danışmanlık: Eğitim süresince ve sonrasında akademik projelerinize bire bir danışmanlık desteği.
• Hediye Kurslar: Katılımcılara sürpriz hediye kurslar.
• Yayın Desteği: Eğitim sonrası projelerinizi akademik makaleye dönüştürme ve yayınlama desteği.
• 
  

Eğitim Ücreti:

• Ücret: 20.000 ₺ (1 Kasım’a kadar erken kayıt indirimi ile 12.000 ₺).
• Ödeme Kolaylığı: 12 taksit imkanı.
• KDV Dahildir.

Kontenjan: Sadece 12 kişi ile sınırlıdır.