YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİ KAMPI - YAPAY ZEKAYA İLK ADIM

EĞİTİM SÜRESİ

• Format 1
  • 5 Gün
  • Ders Süresi: 50 dakika
  • Eğitim Saati: 10:00 - 17:00

Eğitim formatında eğitimler 50 dakika + 10 dakika moladır. 12:00-13:00 saatleri arasında 1 saat yemek arası verilir. Günde toplam 6 saat eğitim verilir. 5 günlük formatta 30 saat eğitim verilmektedir.

Eğitimler uzaktan eğitim formatında tasarlanmıştır. Her eğitim için Teams linkleri gönderilir. Katılımcılar bu linklere girerek eğitimlere katılırlar. Ayrıca farklı remote çalışma araçları da eğitmen tarafından tüm katılımlara sunulur. Katılımcılar bu araçları kullanarak eğitimlere katılırlar.

Eğitim yapay zeka destekli kendi kendine öğrenme formasyonu ile tasarlanmıştır. Katılımcılar eğitim boyunca kendi kendine öğrenme formasyonu ile eğitimlere katılırlar. Bu eğitim formatı sayesinde tüm katılımcılar gelecek tüm yaşamlarında kendilerini güncellemeye devam edebilecekler ve her türlü sorunun karşısında çözüm bulabilecekleri yeteneklere sahip olacaklardır.

YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİ KAMPI

Yapay Zeka: Akıllı, Esnek ve Geleceği Şekillendiren Teknoloji Platformu Dijital çağda problem çözmeyi hızlandırmak ve yenilikçi çözümler sunmak, modern dünyanın temel ihtiyaçlarındandır. Yapay Zeka (AI), veri odaklı yaklaşımı ve öğrenme kapasitesiyle en güçlü teknolojilerden biridir. Açık kaynaklı araçları, geniş kütüphane desteği ve Python gibi dillerle uyumu sayesinde AI, mühendislere esneklik ve yaratıcılık sunar. AI’nın “Bir kez öğren, her alanda uygula” prensibi, modellerin farklı problemlerde etkili çözümler üretmesini sağlar.

Yapay zeka geliştirme süreçlerinde, AI’nın sunduğu güçlü algoritmalar ve büyük topluluk desteği, kullanıcıların iş ihtiyaçlarına yönelik akıllı çözümler tasarlamalarına olanak tanır. Otomasyondan doğal dil işlemeye kadar geniş bir yelpazede yenilikler sunar.

NEDEN YAPAY ZEKA?

• Gelişen Teknoloji: Yapay zeka, teknoloji dünyasında hızla gelişen bir alan olup, endüstrilerdeki dönüşümü hızlandırmaktadır. AI uygulamaları, otomatikleşme, veri analizi ve karar destek sistemleri gibi alanlarda devrim yaratmaktadır.
• Veri Analizi ve Yorumlama Yeteneği: Yapay zeka, büyük veri setlerini analiz edebilme, modelleme yapabilme ve sonuçları yorumlayabilme yeteneği ile, insanın kavrayamayacağı karmaşık verileri bile anlamlı hale getirme imkanı sunar.
• Artan Talep ve Kariyer Fırsatları: Yapay zeka alanına olan talep her geçen gün artmakta ve bu alanda uzmanlaşmış profesyonel arayışı hızlanmaktadır. AI mühendisleri, veri bilimcileri ve makine öğrenimi uzmanları gibi kariyer fırsatları, dijital dönemde önemli bir yere sahiptir.
• İnovasyon ve Yaralışma: Yapay zeka, işletmelerin müşteri deneyimini iyileştirmelerine, ürün ve hizmetlerini kişiselleştirmelerine olanak tanır. Öneri sistemleri, sohbet botları ve otonom araçlar, AI tarafından sağlanan inovatif çözümler arasında yer almaktadır.
• Sosyal Etki ve Çözümleme: Yapay zeka, sağlık, eğitim, tarım gibi pek çok alanda sosyal problemleri çözme potansiyeline sahiptir. Örneğin, hastalık teşhisi, öğrenci başarısının artırılması veya kaynak yönetimi gibi alanlarda etkili çözümler sunar.

YAPAY ZEKÂ İLE MODERN UYGULAMALAR GELİŞTİRİN

Modern dünya, büyük veri ve otomasyonun yükselmesi ile birlikte yapay zekâ tabanlı çözümler gerektirmektedir. Yapay zekânın sunduğu olanaklar sayesinde uygulamalarınızı akıllı hale getirebilir, kullanıcı deneyimini geliştirebilir ve iş süreçlerinizi optimize edebilirsiniz.

Neden Yapay Zekâ?

• Veri Analizi ve Tahmin: Yapay zekâ, büyük veri setlerini analiz etme ve sonuçları tahmin etme yeteneği ile işletmelerin stratejik kararlar almasına yardımcı olur.
• Otomasyon ve Verimlilik: AI ile tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek iş süreçlerini hızlandırabilir, hata oranlarını azaltabilir ve kaynak tasarrufu sağlayabilirsiniz.
• Kullanıcı Deneyimini İyileştirme: Personalizasyon ve öneri sistemleri ile kullanıcı deneyimini zenginleştirir, kullanıcıların ihtiyaçlarına yönelik çözümler sunabilirsiniz.
• Gelişmiş Makine Öğrenimi Algoritmaları: TensorFlow, PyTorch gibi güçlü kütüphaneler ile derin öğrenme tekniklerini kolayca uygulayabilir ve karmaşık problemleri çözebilirsiniz.
• Kapsamlı Topluluk ve Kaynak Desteği: Yapay zeka topluluğu geniştir ve birçok ücretsiz kaynak bulunmaktadır. Öğrenme sürecinde karşılaşacağınız zorluklar için destek almak kolaydır.

Yapay zekâ, modern uygulamalarınızı yenilikçi ve akıllı çözümlerle donatmanızı sağlar. AI ile geleceğin teknolojilerini keşfetmeye ve uygulamalarınızı bir üst seviyeye taşımaya hazır mısınız?

EĞİTİM İÇERİĞİ

Gün 1: Transformer ve Bilgisayarlı Görü

• Dikkat Mekanizması ve Transformer Mimarisi: Attention mekanizması ve Transformer modelleri (GPT, BERT) öğretilir. Katılımcılar, modern NLP’nin temelini öğrenir.
• Transformers ve BERT Modeli ile NLP: BERT ile metin sınıflandırma ve anlam çıkarma öğretilir. Katılımcılar, ileri NLP modellerini keşfeder.
• OpenCV ile Görüntü İşleme Teknikleri: OpenCV ile temel görüntü işleme (kenar algılama, filtreleme) öğretilir. Katılımcılar, bilgisayarlı görüye giriş yapar.

Gün 2: LangChain ve Uygulama Geliştirme

• LangChain ile Uygulama Geliştirme: LangChain ile chatbot ve karmaşık AI sistemleri geliştirme öğretilir. Katılımcılar, uygulamalı bir proje yapar.
• Model Deployment: Flask, FastAPI ile AI Servisleri: Flask ve FastAPI ile AI modellerini API olarak dağıtma öğretilir. Katılımcılar, modellerini canlı sistemlere entegre eder.
• Chatbot ve Sesli Asistan Geliştirme: Dialogflow, Rasa, DeepAI GPT-4: Dialogflow ve Rasa ile chatbot geliştirme öğretilir. Katılımcılar, konuşma tabanlı AI sistemleri oluşturur.

Gün 3: Vektör Veritabanları ve İleri Teknikler

• Vektör Veritabanlarını Anlama: Vektör veritabanlarının (Pinecone) çalışma prensipleri öğretilir. Katılımcılar, hızlı veri aramanın önemini anlar.
• E-ticaret için AI: Öneri Sistemleri ve Müşteri Analitiği: Öneri sistemleri ve müşteri davranış analizi öğretilir. Katılımcılar, e-ticaret uygulamalarını keşfeder.
• Finans Sektöründe Yapay Zeka: Fraud Detection, Algo Trading: Sahtecilik tespiti ve algoritmik trading örnekleri tartışılır. Katılımcılar, finansal AI çözümlerini öğrenir.

Gün 4: Konuşma Tanıma ve Güvenlik

• Konuşma Tanıma Temelleri: Ses sinyallerinin işlenmesi ve AI ile metne çevrilmesi (speech-to-text) öğretilir. Katılımcılar, ses verisinin analizini ve modellemesini öğrenir.
• Son Kullanıcı için Ses Tanıma Uygulamaları: Ses asistanları (ör. Siri), transkripsiyon araçları gibi uygulamalar tartışılır. Katılımcılar, bu teknolojilerin kullanıcı deneyimini nasıl iyileştirdiğini anlar.
• AI Güvenliği ve Robustness: Adversarial saldırılar, model savunması ve veri gizliliği konuları ele alınır. Katılımcılar, güvenli ve sağlam AI sistemleri tasarlamayı öğrenir.
• Yüz Tanıma ve Nesne Algılama: YOLO, Faster R-CNN: YOLO ve Faster R-CNN ile nesne algılama öğretilir. Katılımcılar, ileri bilgisayarlı görü projeleri yapar.
• Doğal Dil İşlemede Gelişmiş Modeller: GPT-4, Claude, Gemini AI: GPT-4 ve diğer ileri modellerle NLP uygulamaları öğretilir. Katılımcılar, son teknolojiyi keşfeder.

Gün 5: Gelecek, Etik ve MLOps

• Yapay Zeka Etiği: AI’nın önyargı, gizlilik ve toplumsal etkiler gibi etik boyutları tartışılır. Katılımcılar, sorumlu AI geliştirme prensiplerini kavrar.
• Yapay Zekanın Geleceği ve Copilot/ChatGPT: AI trendleri, Copilot ve ChatGPT gibi araçların gelecekteki evrimi ve endüstriye etkisi ele alınır. Katılımcılar, yenilikçi olasılıkları keşfeder.
• MLOps Temelleri: Model izleme, yeniden eğitim ve CI/CD süreçleri öğretilir. Katılımcılar, AI projelerini sürdürülebilir şekilde yönetmeyi öğrenir.
• AI Proje Yönetimi ve Endüstriyel Uygulamalar: Proje döngüsü (gereksinim analizi, geliştirme, dağıtım) ve vaka çalışmalarıyla endüstriyel uygulamalar tartışılır. Katılımcılar, gerçek dünya projelerine hazır hale gelir.

YAPAY ZEKÂ MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM YÖNTEMİ

• Teorik Bilgi: Yapay zeka ve makine öğrenimi temel kavramları, modern algoritmalar ve yöntemler hakkında kapsamlı bilgi sunulacak.
• Uygulamalı Örnekler: Gerçek dünya senaryoları üzerinden yapay zeka projeleri geliştirerek, model oluşturma, hata ayıklama ve performans optimizasyonu çalışmaları yapılacak.
• Etkileşimli Tartışmalar: Katılımcıların yapay zeka ile ilgili sorularını yöneltebileceği, canlı tartışmaların ve problem çözüm oturumlarının gerçekleştirileceği interaktif seanslar düzenlenecek.
• Proje Tabanlı Öğrenme: Katılımcılar, öğrendiklerini uygulamalı bir yapay zeka projesi üzerinde çalışarak pekiştirecek ve grup projeleri ile işbirliği içinde çözüm geliştirecekler.

YAPAY ZEKÂ MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM YÖNTEMİ

• Teorik Bilgi: Yapay zeka temelleri, makine öğrenimi algoritmaları, doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi konular hakkında kapsamlı bilgi sunulacak.
• Uygulamalı Örnekler: Gerçek dünya senaryoları üzerinden yapay zeka projeleri geliştirerek, model oluşturma, veri analizi ve performans optimizasyonu çalışmaları yapılacak.
• Etkileşimli Tartışmalar: Katılımcıların yapay zeka ile ilgili sorularını yöneltebileceği, canlı tartışmaların ve problem çözüm oturumlarının gerçekleştirileceği interaktif seanslar düzenlenecek.
• Proje Tabanlı Öğrenme: Katılımcılar, öğrendiklerini uygulamalı bir yapay zeka projesi üzerinde çalışarak pekiştirecek, grup projeleri ile işbirliği içinde çözümler geliştirecekler.

KATILIMCILARDAN BEKLENTİLERİMİZ

• Temel Veri Bilimi Bilgisi: İstatistik, olasılık ve temel veri analizi konularında bilgi sahibi olma.
• Programlama Dili Bilgisi: Python veya R gibi veri bilimi ile ilgili dillerde temel programlama yetkinliğine sahip olma.
• Makine Öğrenimi Temellerine Hakimiyet: Eğitim, modelleme, test ve validasyon süreçleri hakkında bilgi sahibi olma.
• Veri Yönetimi ve Veritabanları Bilgisi: SQL ve NoSQL veritabanları ile veri saklama ve yönetme konularında deneyim.
• Geliştirme Araçları ve Kütüphanelere Aşinalık: Pandas, NumPy ve scikit-learn gibi kütüphanelerde temel seviyede deneyim.
• Aktif Katılım: Soru sormaya, tartışmalara katılmaya ve deneyimlerini paylaşmaya istekli olma.
• Pratik Uygulama ve Deneyim: Gerçek yapay zeka projelerinde teorik bilgiyi pratiğe dönüştürme yetkinliği.
• Problem Çözme Yetenekleri: Karmaşık veri analiz problemlerine analitik ve yaratıcı çözümler üretebilme.
• Ekip Çalışması: İş birliği yaparak yapay zeka tabanlı çözümler geliştirme ve optimize etme becerisi.
• Performans ve Model Kalitesi Bilinci: Geliştirilen modellerin performansını ve kalitesini ön planda tutma yeteneği.