Kügim
    
 

Yapay Zeka

 
Ana SayfaYapay Zeka




blog1

YAPAY ZEKA VE DERİN ÖĞRENMEYE GİRİŞ EĞİTİMİ 

Toplam Ders Saati: 64

• Yapay Zekaya Giriş• 

•  Tarihçe, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme

•  Yapay Zeka ve Gerçek Dünya Problemleri

• Dünyadan Örnekler

• Otomasyonlar ve Karar Destek Sistemleri

• Makine Öğrenmesine Giriş

•  Temel İstatistiki Kavramlar 

•  Standart Sapma

•  Korelasyon

• Olasılık/Dağılım

•  Temel Programlama Kavramları

• Değişkenler ve Sabitler

•  Hiyerarşiler

• Karar Gövdeleri

•  Matematiksel Operatörler

• Mantıksal Operatörler

• Fonksiyonlar

• Nesneler

• Python ve Jupyter Notebook’a Giriş

• Neden Python?

• Jupyter Notebook Kurulumu ve Kullanımı

• Prediction (Tahminleme)

• Prediction Kavramına Giriş

• Linear Regression (Doğrusal Regresyon)

• Multiple Regression (Çoklu Doğrusal Regresyon)

• Decision Trees (Karar Ağaçları)

• Random Forest (Rassal Orman)

• Tahminleme Modellerinin Performans Göstergeleri

• Classification (Sınıflandırma)

• Classification Kavramına Giriş

•  Logistic Regression (Lojistik Regresyon)

• K-Nearest Neighbors (K En Yakın Komşu)

• Naive Bayes

• Decision Trees (Karar Ağaçları)

• Random Forest (Rassal Orman)

• Sınıflandırma Modellerinin Performans Göstergeleri.





Eğitime Katılmak İçin Başvuru Formunu Doldurunuz Başvuru Formu