En İyi Yapay Zeka Kursları
En İyi Yapay Zeka Kursları ? Arı Bilgi Bilişim Teknolojileri Akademisi, günümüzde birçok gencin yapay zeka alanında kariyer yapma hayallerini gerçekleştirmesine olanak tanıyor. Yapay zeka eğitimine nasıl başlanır, hangi yapay zeka alanında ilerlemek istediğiniz gibi soruları sormadan edemeyebilirsiniz. Ayrıca yapay zeka, iş olanakları açısından büyük ilgi gören bir alan olup, bu alanda kendini yetiştirenler için geleceğin meslekleri arasında yer alıyor.
En İyi Yapay Zeka Kursları eğitimlerimiz, güncel teknoloji trendleri ve en son yapay zeka algoritmalarıyla donatılmıştır. Alanında uzmanlaşmış eğitmenlerimiz, büyük veri analizi, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi konularda geniş bir tecrübeye sahiptirler. Eğitim danışmanlarımızın rehberliğinde, seçtiğiniz yapay zeka alanında projeler geliştirerek bilgi ve becerilerinizi pratikte uygulama şansı bulabilirsiniz.
Yapay Zeka Eğitimlerimize katılan öğrencilerimiz, eğitmenlerimizin rehberliğinde gerçekleştirdikleri başarılı projelerle sertifika almaya hak kazanırlar. Bu sertifika, iş başvurularınızda ve kariyer yolculuğunuzda size büyük avantaj sağlar. Yapay zeka kurslarımız, teknolojiye olan ilginizi derinleştirecek ve gelecekteki kariyeriniz için güçlü bir temel oluşturmanıza yardımcı olacaktır.
En İyi Yapay Zeka Kursları: Neden Arı Bilgi ?
Arı Bilgi Bilişim Teknolojileri Akademisi, yapay zeka eğitiminde sunduğu avantajlarla öne çıkmaktadır. Eğitim programımız, yapay zekanın temellerinden başlayarak derin öğrenme ve büyük veri analizine kadar geniş bir yelpazeyi kapsamaktadır. Uzman eğitmen kadromuz, alanlarında derin bilgi ve tecrübeye sahip olup, güncel teknoloji trendleri ayrıca uygulamaları hakkında en son bilgileri sizlere aktarmaktadır. Bu eğitimle birlikte kazanımlarınız şunlar olacaktır;
| Python ve ilgili kütüphanelerle (NumPy, Pandas veya TensorFlow) makine öğrenme algoritmaları geliştirmek ve uygulamak. |
| Yapay sinir ağları veya diğer AI modellerini kullanarak yapay zeka projeleri geliştirmek. |
| Yapay sinir ağları kullanarak modeller geliştirmek. |
| Veri bilimi alanında derinlemesine bilgi sahibi olmak veya bu alandaki teknikleri uygulamak. |
| Otomatize edilmiş sistemler hakkında bilgi almak ayrıca bu sistemleri geliştirmek. |
Ayrıca Yapay Zeka Eğitiminde öğrencilerimiz projelerini tamamlayarak Uluslararası geçerli olan Python Instıtute Sertifikasına sahip olurlar.
daha fazla bilgi için Yapay Zeka Eğitimimizi Ziyaret Edin veya daha detaylı bilgi için lütfen bizi arayın… 0850 303 16 35
Yapay Zeka Nedir ?
Bilgisayar sistemlerinin insan benzeri düşünme ve karar verme yeteneklerini simüle etmek için tasarlanmış bir teknolojidir. Bilgisayarların karmaşık problemleri çözmelerine, desenleri tanımalarına, dil işlemlerini gerçekleştirmelerine ve hatta öğrenmelerine olanak tanır. Ayrıca temel olarak yapay zeka, veri analizi, örüntü tanıma ayrıca makine öğrenimi gibi alt alanları içine alan geniş bir disiplindir.
Yapay Zeka Nasıl Kullanılır ?
Yapay zeka algoritmaları genellikle belirli bir işlevi yerine getiren matematiksel ve istatistiksel yöntemlerden oluşur. Ayrıca , bu algoritmalar, bilgisayar sistemlerine verilen girdileri işleyerek çeşitli çıktılar üretirler. Her bir adım, algoritmanın başarılı bir şekilde işlev görmesi için kritik öneme sahiptir.
Yapay Zeka uygulanacak problem veya görev net bir şekilde tanımlanır. Bu, genellikle bir sınıflandırma, regresyon, kümeleme veya tahminleme gibi belirli bir alanı kapsayan bir problem olabilir. Ayrıca veri setleri toplanır ve işlenir. Ayrıca bu veri setleri, genellikle önceden etiketlenmiş veya etiketsiz olabilir. Veri, algoritmaların kullanabileceği uygun formata getirilir. Veri setinden anlamlı özelliklerin seçilmesi veya çıkarılması, algoritmanın performansını doğrudan etkiler. Özellikler, verinin içerdiği bilgileri temsil eder ve algoritmanın veriden desenler tanımasına yardımcı olur.
Algoritma seçilir ve model oluşturulur. Model, eğitim veri seti üzerinde çalışarak öğrenir. Ayrıca bu süreçte, algoritma veriden desenler tanır.
daha detaylı bilgi için lütfen arayınız… 0850 303 16 35
Yapay Zeka Eğitiminde Hangi Programlama Dilleri Kullanılır ?
Python, Java, C++ gibi programlama dilleri, yapay zeka eğitiminde yaygın olarak kullanılır. Arı Bilgi Bilişim Teknolojileri Akademisi olarak sunduğumuz Yapay Zeka Eğitimi Mühendisliği programı, bu dilleri öğrenmenizi sağlar ve yapay zeka algoritmalarını derinlemesine anlamanıza yardımcı olur.
Eğitim İçeriğimiz
Python Core Genel Bakış
- Python Giriş
- Python Kurulumu , Python Versiyonları
- Notebook ve Google Colab
- Pycharm , Pip ayrıca ,
- Değişkenler, String Metotları
- Gömülü fonksiyonlar
- En çok kullanılan gömülü fonksiyonlar
- Fonksiyon ve Metotların farkı
- Listeler ve Demetler
- Liste Metotları
- Sözlükler
- Dict Metotları
- IF, ELIF , Else Koşulları
- For Döngüsü
- While Dongüsü
- Kütüphane , Modül ve Frameworks Kavramları
- Random Kütüphanesi
- Datetime Kütüphanesi
- Request Kütüphanesi
- Fonksiyonlar
- Pycharm Editörü
- Terminal Kavramı
- Temel Terminal Komutları
Streamlit
- Streamlit Kurulumu
- Streamlit ile Web Tabanlı Arayüz Tasarlama
- Streamlit Metotları
- Streamlit Yayınlama
Python Api Entegrasyonu
- JSON Kodlama Dili
- XML Kodlama Dili
- JSON ile API Entegrasyonu
- XML ile API Entegrasyonu
Veri Tabanı
- SQLite Veri Tabanı
- Veri Tabanı Oluşturma
- Tablo Oluşturma
- CRUD İşlemleri
- INSERT
- SELECT
- DELETE
- UPDATE
- WHERE
- LIKE
- AND ve OR
- Sqlite Browser
MongoDB
- MongoDB Mimarisi ve Kurulum
- CRUD İşlemleri
- Şema Tasarımı ve Veri Modelleme ayrıca ,
- Yönetim
- Ölçeklenebilirlik ve Kullanılabilirlik ayrıca ,
- Indexing ve Aggregation Framework
- Uygulama Geliştirme MongoDB Araçları
- MongoDB Ek Kavramlar ayrıca ,
Veri Analizi ve Raporlama
- Veritabanı Kavramı
- Veri Yönetimi ayrıca ,
- Neden Veritabanı Tercih Edilir ?
- Veritabanı Objelerine Yakından Bakış ayrıca ,
- Alan, Tablo, Kayıt, Veri, Veri Türü Kavramları
- Veritabanı Bağlantıları
- Veritabanı Tablolarının Tasarımı ayrıca ,
- SQL Sorgulama Dilinin Gelişimi
- SQL Sorgulama Dilinin Grammar Yapısı
- Sorgu Mantığı ayrıca ,
- SQL ile Seçme Sorguları
- SQL ile Gruplama ve Filtreleme İşlemleri
- SQL ile Aritmetik Fonksiyonların Kullanımı ve Mantığı
- SQL ile Kategorik Veri Listeleme ve Gruplandırma ayrıca ,
- SQL ile Kriter Belirtme ve Kriterlerin Birbiriyle Bağlanması
- SQL ile Şartlı Sorgulamalar ve Data Tagging, Sanal Alanlar Oluşturma
- SQL kullanarak birden fazla tablo ile aynı anda çalışma, Join Kavramı ayrıca ,
- Finansal Çözümleme İşlemleri
- Analiz ve Çözümleyici Uygulamaları ayrıca ,
- Tasarlanan tablolar arasındaki ilişkiler
- Form yapılarının oluşturulması
- Parametrik sorgulamaların kurguları
- Form kontrollerinin efektif kullanımı ayrıca ,
- Raporlama İşlemleri
- Arayüz formları ve Veri giriş formları tasarlamak
- Parametrik Raporlama İşlemleri ayrıca ,
Object Oriented Programming ( OOP )
- Nesne tabanlı programlama nedir ?
- Neden OOP ihtiyaç duyulur ?
- Sınıf ve Nesneler ayrıca ,
- Metot Oluşturma
- Yapıcı Metotlar ayrıca ,
- Miras Alma
- Kapsülleme ayrıca ,
Numpy Veri Analizi
- Numpy Nedir ?
- Vektörel işlemler nedir ?
- Numpy Vektörleri
- Numpy Matrisleri
- Matris Metotları
- Vektör Metotları
- Matrislerde dört işlem
- Matrislerde Filtreleme
- Matrislerde Birleştirme
- Matris Oluşturma Metotları ayrıca ,
Veri Analizi Pandas
- Pandas Nedir ?
- Pandas Veri Tipleri
- DataFrame Nedir ? ayrıca ,
- DataFrame oluşturma
- Pandas serileri
- Index ve Colums Kavramları
- Pandas Metotları ayrıca ,
- Seri Metotları
- DataFrame Metotları ayrıca ,
- Group İşlemleri
- CSV ile DataFrame oluşturma
- XLSX ile DataFrame oluşturma
- SQL ile DataFrame oluşturma
- DF Filtreleme İşlemleri ayrıca ,
- DF Stack
- Pandas ile Veri Analizi ayrıca ,
- Kaggle Platformu
- Pandas ile CSV ve XLSX çıktı alma ayrıca ,
- Data Preprocessing
- Data Normalleştirme
- Dummies
- Dönüşümler ayrıca ,
Veri Görselleştirme
- Matplotlib Kütüphanesi Kurulumu
- Veri Görselleştirme İlkeleri ve Temel Grafik Türleri
- Çizgi Grafikleri ve Scatter Plotlar
- Bar Grafikleri ve Histogramlar ayrıca ,
- Pasta Grafikleri ve Kutu Grafikleri
- Seaborn Kütüphanesi ile Veri Görselleştirme
- Veri Görselleştirmede Renk ve Stil Kullanımı
- Grafiklerin Etiketlenmesi ve Başlıklandırılması
- Grafiklerde Eksen Ayarları ve Özelleştirme ayrıca ,
- Zaman Serisi Verilerinin Görselleştirilmesi
- Coğrafi Verilerin Haritalar Üzerinde Görselleştirilmesi ayrıca ,
- Interaktif Veri Görselleştirme Araçları (Bokeh, Plotly gibi)
- Büyük Veri Görselleştirme Teknikleri ayrıca ,
- Makine Öğrenimi Sonuçlarının Görselleştirilmesi ayrıca ,
- Metin ve Duygu Analizi Sonuçlarının Görselleştirilmesi
- Veri Görselleştirme ve Web Uygulamaları Entegrasyonu ayrıca ,
- Veri Görselleştirme ve Raporlama Araçları (Jupyter Notebook, Tableau gibi)
- Veri Görselleştirme ve Proje Uygulamaları
- İleri Düzey Veri Görselleştirme Teknikleri ve İpuçları
- Uygulama ve Proje Geliştirme Örnekleri ayrıca ,
Makina Öğrenmesi
- Makina Öğrenmesi Nedir ?
- Makina Öğrenmesi Temek Kavramlar
- SkLearn Kütüphanesi ayrıca ,
- Regresyon Kavramı
- Sınıflandırma Kavramı
- Liner Regresyon
- Multi Liner Regresyon ayrıca ,
- Ridge Regresyon
- Lasso Regresyon
- ElasticNet ayrıca ,
- Logistic Regresyon
- Decision Tree Algoritması
- Random Forest Algoritması
- KNN Algoritması
- Facebook Prophet ayrıca ,
- Facebook Prophet ile Zamana Bağlı Tahminler
- Facebook Prophet Görselleştirme ayrıca ,
Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ve Perceptron
- YSA Nedir
- Ağırlıklar ve Bias
- Çalışma Mekanizması ayrıca ,
Aktivasyon Fonksiyonları ve Geri Yayılım
- Sigmoid
- Softmax
- Relu
- Tanh
- Linear
- Leakly Relu ayrıca ,
Derin Öğrenme Modeller ( Keras , Tensorflow )
- Hiper Parametrelere Giriş
- Batch
- Epochs ayrıca ,
- Öğrenme Katsayısı
- L1,L2
- Optimizerlar ayrıca ,
CNN
- Görüntü İşleme Temeller
- Model Teoriği
- Model Kurma ,Eğitim ve Test
- Proje ayrıca ,
RNN
- Model Teoriği
- Model Kurma ,Eğitim ve Test
- Proje, Ayrıca:
LTSM
- Model Teoriği
- Model Kurma ,Eğitim ve Test
- Proje ayrıca ,
Derin Öğrenme Modellerinde Arayüz Oluşturma
Big Data
- Büyük Veri Nedir?
- Büyük Veri Kütüphaneleri
- Hadoop ve Bileşenleri ayrıca ,
- Hadoop Kurulum Modları
- Bulut (Cloud) Ortamı Kurulumları
- Apache Kafka Cloud Kurulumları ayrıca ,
- Elasticsearch ve Kibana Cloud Kurulumları
- PySpark ile Analizi
- Gerçek uygulamalı Veri Analizi
- Tavsiye Sistemleri Veri Keşfi ayrıca ,
Django ile Web Yazılımları
- Nesne Tabanlı Programlama Nedir
- Neden OOP İhtiyaç Duyulur ayrıca ,
- Sınıf ve Nesneler
- Metot Oluşturma
- Yapıcı Metotlar
- Miras Alma
- Frontend , Backend , FullStack Kavramları
- UX – UI Tasarım Nedir ?
- Web App Nedir ?
- HTML Nedir?
- Temel HTML Eğitimi
- Temel HTML Tagları
- HTML İle HTML5 Arasındaki Farklar
- HTML5 ile Gelen Yeni Etiketler ve Kullanım Alanları
- HTML5 Öğeleri ayrıca ,
- Yeni Nesil Form Oluşturma Uygulamaları
- Header, Nav, Section, Footer Bölümleriyle Sayfa Dizaynı
- Filexible Box yöntemi
- Yazı ve Resim gölgelendirme ayrıca ,
- Ses ve video uygulamaları ayrıca ,
- Temel CSS Eğitimi
- CSS3 Biçimlendirme Dili
- CSS Temel Yapısı
- HTML Öğelerine CSS Uygulama Yöntemleri
- Biçimlendirme Özellikleri ve Teknikleri
- Konumlandırma Özellikleri ve Teknikleri
- Temel Animasyon Özellikleri ve Teknikleri
- Arayüz Kodlama Egzersizleri ayrıca ,
- Temel Bootstrap Eğitimi
- Bootstrap framework nedir
- Sayfaya Çağrılması ve Örnekler ile Üzerinden Gidilmesi ayrıca ,
- Button Groups,
- Button Dropdowns,
- Tabs,
ArıBilgi Öğrencilerine İş ve Staj Garantisi Verir…
- Pills, ayrıca ,
- Lists
- Navbar,
- Labels,
- Badges,
- Alerts, ayrıca ,
- Progress Bars,
- Modals, ayrıca ,
- Dropdowns,
- Accordion vb. Uygulamalar
- Domain Alımı,
- Domain Hostinge Nasıl Yönlendirilir,
- Oluşturulan Hostinge Web Sitesi Nasıl Yüklenir? ayrıca ,
- Django Kurulumu
- Django Admin Paneli Oluşturma ayrıca ,
- Django ile MVT Yapısı
- Django Model Oluşturma
- Django Template Oluşturma ayrıca ,
- Django View Oluşturma
- Django ile Dinamik İçerik Oluşturma
- Admin Paneli İçerik Entegrasyonları ayrıca ,
- Kullanıcı Rolleri
- JQuery Events (JQuery Olayları)
- JQuery Callback Fonksiyonu Kullanımı
- JQuery Sekmeli Panel Yapımı ayrıca ,
- JQuery Slide Metotları
- JQuery Animate Metodu
