T.C. GEBZE TEKNİK ÜNİVERSİTESİ SÜREKLİ EĞİTİM MERKEZİ

YAPAY ZEKA TEMELLİ MAKİNE ÖĞRENMESİ

Amaç
Bu kursun amacı, Makina öğrenmesi ve Derin Öğrenme konusunda size yol göstermek ve yardımcı olmaktır.  Günümüzde yapay zeka sistemleri bir çok iş alanını değiştirmektedir ve değiştirmeye devam edecektir.  Bu kursta, günümüz mühendis ve meraklılarını yapay zeka trenini erkenden yakalaları ve rekabetçi iş hayatında avantaj sağlamaları için trendleri ve yapay zekanın geleceği hakkında bilgi verlecektir.


Genel Bilgi
Kurs sadece Makina öğrenmesi algoritmaları öğretmeye yönelik değil, bu algoritmaların gerçekten nasıl daha iyi çalışabileceğine öğretmeyi amaçlamaktadır. Bu kurs sayesinde

  • Yapay zeka ve makina öğrenmesi yöntemlerini öğrenme ve uygulama
  • Makina öğrenmesi yöntemlerindeki hataları anlama
  • Karmaşık makina öğrenmesi sistemleri tasarlama
  • Makina öğrenmesi projeleri geliştirme
  • Farklı öğrenme yöntemlerini uygulama

 

Kimler Katılmalı

  • IT profesyonelleri
  • IT Yöneticileri
  • Yazılım Mühendisleri,
  • Öğrenciler

Sertifika
Dijital Dönüşüm Merkezi katılım belgesi vermektedir.

Ön Şart
Bir ön şartı bulunmamaktadır

Eğitmenler
Eğitim, sektör profesyoneli uzmanlar tarafından verilecektir.

Kontenjan: Minimum 3 kişi, Maksimum 6 kişi

Süre
 Saat /  6 Gün

Yer
Akademi eğitim salonu

Eğitimin Genel İçeriği

 

Hedefler

 

Bu kursun amacı, Makina öğrenmesi ve Derin Öğrenme konusunda size yol göstermek ve yardımcı olmaktır.  Günümüzde yapay zeka sistemleri bir çok iş alanını değiştirmektedir ve değiştirmeye devam edecektir.  Bu kursta, günümüz mühendis ve meraklılarını yapay zeka trenini erkenden yakalaları ve rekabetçi iş hayatında avantaj sağlamaları için trendleri ve yapay zekanın geleceği hakkında bilgi verlecektir.

Kurs sadece Makina öğrenmesi algoritmaları öğretmeye yönelik değil, bu algoritmaların gerçekten nasıl daha iyi çalışabileceğine öğretmeyi amaçlamaktadır. Bu kurs sayesinde

  • Yapay zeka ve makina öğrenmesi yöntemlerini öğrenme ve uygulama
  • Makina öğrenmesi yöntemlerindeki hataları anlama
  • Karmaşık makina öğrenmesi sistemleri tasarlama
  • Makina öğrenmesi projeleri geliştirme
  • Farklı öğrenme yöntemlerini uygulama

Kimin İçin

  • IT profesyonelleri
  • IT Yöneticileri
  • Yazılım Mühendisleri,
  • Öğrenciler

 

 

Eğitim İçeriği

  1. Makina öğrenmesine Giriş
  2. Makina Öğrenmesinin temelleri
  3. Öğretim teknikleri ve jargon ve yaklaşıım
  4. Öğrenim yöntemleri
  5. Supervised Öğrenme: Geleneksel Yaklaşımlar
  6. Unsupervisied Öğrenme: Geleneksel Yakşalımlar
  7. Sinir Ağlarına Giriş
  8. Siniar ağlarının temelleri: Nasıl çalışıyor
  9. Derin öğrenme: Bilgisayarla görme uygulamaları
  10. Derin öğrenme: Ardışık modeller
  11. Otokodlayıcılar ve Üretim modelleri
  12. Model performansını arttırmanın ipuçları
  13. Bir Makina öğrenme projesi oluşturmak.

Eğitim Hakkında

GTÜ ÇAYIROVA KAMPÜSÜ
GTÜ SÜREKLİ EĞİTİM UYGULAMA ve ARAŞTIRMA MERKEZİ