Full-Stack AI Mühendisliği'nin Temelleri

Yapay zeka teorisinin ötesine geçmeye ve eksiksiz, çalışan uygulamalar oluşturmayı öğrenmeye hazır mısınız? Bu kurs, ilk kod satırından işlevsel bir modeli dağıtmaya kadar tüm süreç boyunca size rehberlik eder. Bir yapay zeka projesinin tüm yaşam döngüsünü yönetmek için pratik beceriler kazanacaksınız.Verileri işlemeyi, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini inşa etmeyi ve eğitmeyi öğreneceksiniz ve uygulamalarınızı dağıtmak ve bakımını yapmak için modern MLOps uygulamalarını uygulayarak, çok yönlü bir yapay zekâ pratisyeni olarak sağlam bir temel oluşturacaksınız Ne öğreneceksin: - Veri bilimi için Python temellerini, veri manipülasyonu için NumPy ve Pandas ile çalışmayı da içeren. - Scikit-learn kullanarak regülasyon ve sınıflandırma için klasik makine öğrenme modelleri oluşturun. - Sinirsel ağların ilkelerini anlayın ve TensorFlow veya PyTorch ile derin öğrenme modelleri oluşturun. - Üretici yapay zekanın temellerini keşfedin ve LangChain kullanarak Büyük Dil Modelleri (LLM) ile temel uygulamalar oluşturun. - Uygulamalarınızı Docker ve izleme deneyleriyle konteynerleştirerek MLOps ilkelerini uygulayın. - FastAPI gibi bir web çerçevesi kullanarak modellerinize API olarak hizmet etmeyi öğrenin. Kurs, temel Python ve veri analizi kavramlarıyla başlar, ardından makine öğrenmesi, derin öğrenme ve sonunda yapay zeka sistemlerinin dağıtımı ve yönetimi ilkelerine geçer. Bu kurs kesinlikle yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Başlamak için programlama veya yapay zekâ alanında önceden deneyime gerek yoktur. Sondan sonlara kadar yapay zeka uygulamaları oluşturma yolculuğunuza bugün başlayın.