Yapay Zeka Programlama Kursu

Yapay Zeka Programlama kursumuz, katılımcıların modern AI teknolojilerini öğrenerek gerçek dünya problemlerine çözümler üretmelerini sağlar:

Kurs sonunda, kendi AI modellerinizi oluşturabilecek, veri analizi yapabilecek ve gerçek dünya problemlerini yapay zeka ile çözebileceksiniz.

Yapay Zeka eğitimimizde proje tabanlı ve hands-on yaklaşım benimsiyoruz:

Eğitim Yaklaşımımız

• Teorik Temel (25%): AI konseptleri, matematik temelleri, algoritma teorisi
• Kodlama Pratiği (50%): Jupyter Notebook'ta canlı kodlama, model eğitimi
• Proje Geliştirme (25%): Kaggle datasetleri ile gerçek problemler çözme

Eğitim Formatı

• Canlı Online Dersler: Haftalık 3 saat intensif eğitim
• Kayıtlı Dersler: Tüm derslere sınırsız erişim
• Kaggle Projeleri: Gerçek veri setleri ile yarışma projeleri
• 1-1 Mentorluk: Haftalık kişisel danışmanlık seansları
• AI Topluluğu: Discord'da sürekli destek, makale paylaşımları

16 haftalık kapsamlı AI programımız, sıfırdan ileri seviyeye kadar tüm konuları kapsar:

📘 Modül 1-2: Python Temelleri (2 Hafta)

• Python syntax, veri tipleri, operatörler
• Kontrol yapıları, döngüler, fonksiyonlar
• Liste, tuple, dictionary, set veri yapıları
• OOP (Object-Oriented Programming) temelleri
• Dosya işlemleri ve hata yönetimi

📗 Modül 3-4: Veri Bilimi Kütüphaneleri (2 Hafta)

• NumPy: Array işlemleri, matematiksel operasyonlar
• Pandas: DataFrame, veri temizleme, filtreleme
• Matplotlib & Seaborn: Grafik çizimi, görselleştirme
• Veri analizi projeleri (EDA - Exploratory Data Analysis)

📙 Modül 5-7: Machine Learning Temelleri (3 Hafta)

• Supervised vs Unsupervised Learning
• Linear Regression, Logistic Regression
• Decision Trees, Random Forest
• Support Vector Machines (SVM)
• K-Nearest Neighbors (KNN)
• Naive Bayes, Clustering (K-Means, DBSCAN)
• Model değerlendirme: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score
• Cross-validation ve hyperparameter tuning

📕 Modül 8-10: Deep Learning (3 Hafta)

• Neural Network mimarisi ve backpropagation
• Aktivasyon fonksiyonları, loss functions
• TensorFlow & Keras ile model oluşturma
• Convolutional Neural Networks (CNN) - Görüntü işleme
• Recurrent Neural Networks (RNN, LSTM) - Zaman serisi
• Transfer Learning ve pre-trained modeller
• Overfitting ve regularization teknikleri

📒 Modül 11-12: İleri AI Uygulamaları (2 Hafta)

• Natural Language Processing (NLP): Metin analizi, sentiment analysis
• Computer Vision: Nesne tespiti, yüz tanıma
• Generative Adversarial Networks (GAN)
• Reinforcement Learning temelleri
• Model deployment ve API oluşturma

📓 Modül 13-14: PyTorch ve Modern Araçlar (2 Hafta)

• PyTorch temelleri ve TensorFlow farkları
• Custom neural network tasarımı
• GPU kullanımı ve performans optimizasyonu
• Hugging Face Transformers kütüphanesi
• LLM (Large Language Model) kullanımı

🎓 Modül 15-16: Kapsamlı AI Projesi (2 Hafta)

• Kendi AI projenizi tasarlama ve geliştirme
• Kaggle yarışmasına katılma veya orijinal proje
• Model deploy etme (Flask, FastAPI, Streamlit)
• Dokümantasyon ve GitHub portfolio oluşturma
• Proje sunumu ve sertifika