Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Temelleri

Yapay zeka ve makine öğrenimi her sektörü yeniden şekillendiriyor, ancak başlamak matematiksel karmaşıklıkla bunaltıcı gelebilir. Bu kurs, bilgisayarların verilerden nasıl öğrendiğine dair net, kavramsal bir anlayış sunarak bu güçlü teknolojileri basitleştirir. Meraklı bir başlangıç seviyesinden, problemleri nasıl çerçeveleyeceğini, verileri nasıl hazırlayacağını ve gerçek dünya uygulamaları için doğru modelleri nasıl seçeceğini anlayan bilgili bir uygulayıcıya geçiş yapacaksınız. Pratik açıklamaları ve adım adım kod incelemelerini okuyarak, temel yapay zeka iş akışlarını tartışma, tasarlama ve uygulama konusunda kendinize güven kazanacaksınız. Öğrenecekleriniz: - Yapay zeka, denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenmenin temel terminolojisini anlayın - Ham veri kümelerini temizlemek, ön işlemek ve analiz etmek için modern dataframe kütüphanelerini keşfedin - Regresyon, sınıflandırma ve kümeleme dahil olmak üzere temel makine öğrenimi algoritmalarını uygulayın - Sinir ağlarının temellerini ve derin öğrenme modellerinin bilgiyi nasıl işlediğini öğrenin - Prompt engineering ve retrieval-augmented generation (RAG) dahil olmak üzere modern üretken yapay zeka kavramlarını keşfedin - Model performansını zamanla değerlendirmek, izlemek ve sürdürmek için temel MLOps prensiplerini uygulayın Her kavram, kendi hızınızda okuyup analiz edebileceğiniz net yazılı açıklamalar ve yapılandırılmış kod parçacıklarıyla pekiştirilerek, temel terminoloji ve temel kavramlarla başlayıp adım adım veri hazırlama, klasik algoritmalar ve modern üretken yapay zeka çerçevelerine geçiyoruz. Bu kurs özellikle yeni başlayanlar, yapay zeka alanına geçiş yapmak isteyen yazılım geliştiriciler ve daha önce makine öğrenimi deneyimi olmayan analitik zihinler için tasarlanmıştır. Zeki sistemler dünyasına yolculuğunuza bugün başlayın.