Uygulamalı Yapay Zeka Temelleri: Kavramlar ve Uygulama

Yapay Zeka alanı hızla gelişiyor ve bu güçlü araçları etkili bir şekilde uygulamaya nereden başlayacağınızı bilmek zorlaşıyor. Bu kurs, modern yapay zeka prensiplerini anlamak ve uygulamak için sağlam, pratik bir temel sağlar. Bu kursun sonunda, temel yapay zeka modeli türlerini, bunların nasıl eğitilip değerlendirildiğini ve gerçek dünya problemlerini çözmek için prompt engineering gibi modern teknikleri nasıl uygulayacağınızı anlayacaksınız. Uygulamalı yapay zeka rollerine geçiş yapmak için gereken temel bilgileri edineceksiniz. Neler öğreneceksiniz: * Denetimli (supervised), denetimsiz (unsupervised) ve pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) paradigmaları arasındaki temel farkları anlayın. * Karar ağaçları ve temel sinir ağı mimarileri dahil olmak üzere temel makine öğrenimi algoritmalarını uygulayın. * Sağlam yapay zeka modellerini eğitmek için gerekli olan veri işlem hatlarını yapılandırma, temizleme ve hazırlama pratiği yapın. * Büyük dil modelleriyle etkileşim kurmak için etkili prompt engineering prensiplerinde ustalaşın. * Temel model değerlendirme metriklerini yapılandırın ve aşırı uyumu (overfitting) ve yanlılığı (bias) önleme tekniklerini anlayın. * Modelleri üretim ortamlarında dağıtmak ve izlemek için temel kavramları öğrenin. Kurs, temel terminoloji ve matematiksel kavramlarla başlar, sınıflandırma (classification) ve regresyon (regression) gibi yaygın yapay zeka görevleri için pratik uygulama kalıplarına kademeli olarak geçer ve dağıtım hususlarıyla sona erer. Bu kurs, Yapay Zeka alanına yapılandırılmış bir yolla girmek isteyen yeni başlayanlar—veri analistleri, geliştiriciler ve BT öğrencileri—için özel olarak tasarlanmıştır. Gelişmiş yapay zeka modelleriyle ilgili önceden deneyim gerekmemektedir. Uygulamalı yapay zeka uzmanlığınızı bugün oluşturmaya başlayın.