Makine Öğrenmesi Bootcamp programı başlıyor!📣

Bu kapsamlı eğitimde, temel Python programlamadan veri analizine, gözetimli ve gözetimsiz öğrenme algoritmalarına kadar makine öğrenmesinin tüm yapı taşlarını uygulamalı olarak öğreneceksin. Gerçek veri setleriyle yapılacak alıştırmalar ve final proje çalışması sayesinde sıfırdan model geliştirme ve değerlendirme becerisi kazanacaksın.

Programın sonunda ise bir yapay zekâ geliştiricisi gibi makine öğrenmesi projelerini planlayabilecek, veriden anlamlı sonuçlar çıkarabilecek bilgi ve yetkinliğe sahip olacaksın.

Katılımcılara eğitim sonundaki projeyi tamamlamaları durumunda katılım sertifikası verilecektir. 

📅 2-27 Aralık tarihleri arasında her Salı, Perşembe ve Cumartesi günleri      

⏰Salı ve Perşembe günleri saat 18.30

Cumartesi günü saat 12.00

1.Hafta

2 Aralık | Makine Öğrenmesine Giriş

           ·       Makine Öğrenmesi (ML) Nedir?  
           ·       Kullanım Alanlar

           ·       Makine Öğrenmesi Temel Kavramları

           ·       Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenmenin Farkları

 4 Aralık | Kavramlar ve Metodoloji        

           ·        Makine Öğrenmesi Türleri (Supervised, Unsupervised, Reinforcement)

           ·        Proje Yaşam Döngüsü (CRISPD-DM)

 6 Aralık | Kurulum ve Python Temelleri            

           ·       Makine Öğrenmesi Araçları   

           ·       Python Kurulumları

           ·       Python ile Programlamaya Giriş (İf-else, For, While)

2.Hafta

9 Aralık | Python Veri Yapıları         

           ·      Veri Tipleri 
           ·      Veri Yapıları (List,Tupple,Dictionary)

11 Aralık | Python'da Fonksiyonlar

           ·      Kullanıcı Tanımlı Fonksiyonlar

13 Aralık | Nesne Tabanlı Programlama

           ·      Temel Kavramlar 
           ·      Sınıf(Class) ve Nesne(Object) Yapısı

3.Hafta

16 Aralık | Numpy

           ·      Numpy Kütüphanesine Giriş   
           ·      Diziler (Array)

           ·      İndexing ve Slicing

18 Aralık | Pandas

           ·       Pandas Kütüphanesine Giriş   
           ·       Veri Okuma Yazma Yöntemleri

           ·       Filtreleme ve Veri Analizi

20 Aralık | Supervised Learning (Gözetimli Öğrenme)

           ·      Regresyon Algoritmaları  
           ·      Sınıflandırma Algoritmaları

4.Hafta

23 Aralık | Unsupervised Learning (Gözetimsiz Öğrenme)

           ·       Kümeleme (Clustering) Algoritması   
           ·       Boyut Azaltma

25 Aralık | Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme)

           ·      Temel Kavramlar ve Terminoloji 
           ·      Algoritmalara Teorik Bakış

           ·       Kullanım Alanları

27 Aralık | Proje

           ·       Uygulamalı Proje Geliştirme

Lütfen Kişisel Verilere İlişkin Aydınlatma Metni'ni ve Görsel Ve İşitsel Kayıt Verilerinin İşlenmesine İlişkin Aydınlatma Metni'ni okuyunuz.

Herhangi bir sorun için [email protected] adresinden bize ulaşabilirsin.