Tanım

Bu eğitimde yapay zekâ ve makine öğrenmesinin kullanıldığı farklı alanları, kullanılan farklı teknikleri ve günümüz ve gelecekteki kullanım alanlarını da kapsayan güncel bilgiler aktarılacaktır.

Eğitim Hedefleri

Eğitim sonunda katılımcılar;

Yapay zekâ ve makine öğrenmesi konusunda bilgi edinecek, problemleri çözerken kullanabilecekleri yöntemleri ve  bu teknikleri uygularken dikkat etmelerini gereken konuları öğrenecektir.

Eğitimin İçeriği

  • Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesinin Temel Kavramları
  • Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Gelişim Süreci ve Uygulamaları
  • Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Arasındaki Farklılıklar
  • Temel Gözetimli ve Gözetimsiz Makine Öğrenmesi Algoritmaları
    • Yapay Sinir Ağları
    • Karar Ağaçları
    • Olasılık Temelli Yöntemler
    • Destek Vektör Makineleri
    • Kümeleme Analizleri
  • Lineer Regrasyon, Lojistik Regrasyon, Karar Ağaçları, Yapay Sinir Ağları, Derin Öğrenme, Destek Vektör Makineleri Teknikleri ve Bu Teknikleri Uygulanabileceği Yazılımlar (Python, R, MATLAB, SPPS Modeler, SAS, Knime, Orange, Rapidminer)

Son Yazılar

Kategoriler