Yapay Zeka Temelleri: Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Temelleri

Yapay Zeka dünyası hızla değişiyor, ancak derinlemesine bir anlayışa sahip olmak, bu sistemlerin nasıl öğrendiği ve çalıştığına dair temel kavramlarda ustalaşmakla başlar. Bu kurs, modern AI'ın temel direklerine açık, metin tabanlı bir giriş sunar. Abartıların ötesine geçecek ve denetimli ve denetimsiz öğrenme, sinir ağı mimarisi gibi temel paradigmalar ile AI'ın metin işleme ve görüntü tanıma gibi gerçek dünya görevlerine nasıl uygulandığı konusunda netlik kazanacaksınız. Neler öğreneceksiniz: * Artificial Intelligence, Machine Learning ve Deep Learning paradigmaları arasındaki temel ayrımları anlayın. * Doğrusal modeller, karar ağaçları ve kümeleme teknikleri dahil olmak üzere temel Machine Learning algoritmalarını öğrenin. * Sinir ağlarının yapısını ve işlevini ve modern Deep Learning çözümlerinin temelini nasıl oluşturduklarını öğrenin. * Sınıflandırma ve tanıma gibi yaygın görevler için Natural Language Processing (NLP) ve Computer Vision (CV) alanındaki temel kavramları uygulayın. * Harici veri kaynaklarını kullanarak dil modeli çıktısını geliştirmek için basit Retrieval-Augmented Generation (RAG) modellerini yapılandırın. * Model performans metriklerini yorumlama ve overfitting ve bias gibi yaygın sorunları yönetme pratiği yapın. Müfredat, öğrenme algoritmalarının pratik uygulamalarına geçmeden önce temel terminoloji ve matematiksel kavramlarla başlar. Modern AI çerçevelerini ve tekniklerini anlamak için gerekli teorik temeli kapsıyoruz. Bu kurs, AI, veri bilimi veya ileri matematik konusunda önceden deneyimi olmayan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Geleceği şekillendiren teknolojide uzmanlığınızı bugün oluşturmaya başlayın.