Logo

Eğitimlerimize katılmak ve kariyerinizde fark yaratmak için bize ulaşın

İletişim

Takip Edin

YAPAY ZEKA KURSU

Bilgi Al

YAPAY ZEKA KURSU

Kategori:Yazılım Eğitimleri

Yapay Zeka(Artificial Intelligence), bilgisayar biliminin bir dalı olarak kabul edilen; insanlar tarafından geliştirilen modeller ile geçmiş veriler üzerinden öğrenme süreci sonrasında makinelerin öğrendikleri bilgiyi insanlar gibi sunabilen bir teknoloji modelidir. Yapay Zekanın bu ölçüde yaygınlaşmasının iki büyük nedeni vardır. Bunlardan ilki ticari açıdan yapay zekanın çok karlı olması ve insan faktörünü ortadan kaldırdığı için maliyeti düşürmesidir. İkinci nedeniyse yapay zeka ve bilgisayar teknolojisi konusunda insanlığın eriştiği bilgi ve olanaklardır. Bugün yapay zekayı kullandığımız başlıca alanlara şu şekilde örnek verebiliriz; Sanal Asistanlar, Oyunlar, Akıllı Arabalar, Satın Alma Tahmincileri, Güvenlik Sistemleri, Akıllı Ev Sistemleri, Sohbet, Destek Botları, Görüntü Renklendirme, Yüz Tanımı, Kişiselleştirilmiş Alışveriş ve Eğlence, Kanser Teşhisleri vb. Yapay zeka kursumuzda Python programlama dilini kullanacağız. Çünkü Python, öğrenme kolaylığı, ölçeklenebilirliği ve uyarlanabilirliği sayesinde, en hızlı büyüyen dillerden biri haline gelmiştir. Python’un desteği ve sürekli gelişen kütüphaneleri ile Web Uygulaması, Nesneler, Veri Bilimi veya yapay zeka olsun, herhangi bir proje için iyi bir seçimdir.

Neden Bu Kursu Almalısınız!

Türkiye'de az sayıda kişinin olduğu konularda uzman olun.

  • Türkiye’de az sayıda kişinin olduğu konularda uzman olun
  • İş arayan değil, aranan biri olacaksın
  • Büyük şirketlere girmen çok kolay olacak
  • Gelirin Türkiye standartlarının çok üzerinde olacak
  • Müdür, şef gibi pozisyonlara terfi alman çok kolay olacak
  • Kursa ödediğin ücretin kat kat fazlasını amorti edeceksin

Yapay Zeka ve Yazılım Kursunda Neler Öğreneceğim?

Yapay Zeka ve Yazılım eğitimimiz, sıfırdan ileri seviyeye uzanan kapsamlı bir müfredat ile kursiyerlerimizin günümüzün en çok talep gören teknolojilerine tam anlamıyla hâkim olmasını hedefler. Sektöre en uygun içeriklerle hazırlanan programımızda, teoriyi pratiğe en uygun şekilde dönüştürecek eğitimlerle şu konuları detaylıca öğreneceksiniz:

  • Programlama ve Veri: Python dili, veri analizi ve görselleştirme teknikleri.
  • Makine ve Derin Öğrenme: Algoritma geliştirme, yapay sinir ağları ve model eğitimi.
  • Modern AI Teknolojileri: Doğal Dil İşleme (NLP), görüntü işleme ve LLM (Large Language Models) tabanlı sistemler.
  • Uygulama Geliştirme: Yapay zeka modellerini yazılım projelerine entegre etme süreçleri.

Kursiyerlerimiz, sektör tecrübesine ulaşabileceğiniz en uygun imkanlarla sadece kod yazmayı değil, karmaşık problemleri akıllı sistemlerle çözmeyi deneyimler.

Yapay Zeka ve Yazılım Bir Meslekten Daha Fazlasıdır

Bu alan, sadece bilgisayar başında kod yazmaktan ibaret değildir; analitik düşünme ve yaratıcılığın harmanlandığı bir vizyondur. Firmaların aramış olduğu en uygun Yapay Zeka Uzmanı adayı olabilmeniz için eğitimimizde şu yetkinliklere odaklanıyoruz:

  • Algoritmik Bakış Açısı: Karmaşık yapıları basit ve çözülebilir adımlara bölme yeteneği.
  • Etik ve Güvenlik: Yapay zekanın etik kullanımı ve veri gizliliği standartları.
  • Üretken Sistemler: Generative AI dünyasının çalışma mantığı ve insan-makine iş birliği.

Sektör tecrübesini kazanabileceğiniz en uygun kurum olarak, kursiyerlerimize sadece teknik bilgi değil, mühendislik vizyonu kazandırıyoruz.

Yapay Zeka Eğitimi ve Modern Teknolojiler

Eğitim programımız, günümüz dünyasının merkezinde yer alan yapay zeka teknolojilerini uçtan uca kapsar. Eğitimler, İstanbul’un ulaşılabilir en uygun konumlarında, yüksek donanımlı sınıflarda gerçekleştirilir.

HizmetDetaylar
Teknik AltyapıSektördeki deneyiminize en uygun şartlarda oluşturulmuş laboratuvarlar.
Eğitim ModeliHafta içi/sonu seansları veya ihtiyaca göre bire bir özel ders seçenekleri.
Destek PaketiÜcretsiz teknik destek ve ücretsiz ikinci eğitim hakkı.
Özel İmkânKişiye özel eğitim planı ve proje odaklı çalışma mentorluğu.

Yapay Zeka ve Yazılım Kursu Fiyatları

Yapay Zeka ve Yazılım kursu fiyatları; eğitimin süresi, kapsamı ve tercih edilen grup/bire bir eğitim seçeneklerine göre belirlenir. Kurumumuz, en uygun ödeme koşulları ve en uygun ödeme şartları ile teknoloji dünyasına adım atmanızı kolaylaştırır. Bütçenize en uygun şartlarda hazırlanan eğitim paketlerimizi inceleyerek kariyerinize yatırım yapabilirsiniz.

Yapay Zeka ve Yazılım Eğitiminin Sağladığı İş Olanakları

Bu program, kursiyerlerimizin yazılım gücünü yapay zeka ile birleştirerek fark yaratmasını sağlar. Sektörde çalışacak en uygun Yazılım Geliştiricisi olarak şu alanlarda kariyer yapabilirsiniz:

  • Yazılım ve teknoloji geliştirme şirketleri,
  • Veri analizi ve yapay zeka odaklı Ar-Ge merkezleri,
  • Yenilikçi Start-up projeleri ve teknoparklar,
  • Bağımsız (Freelancer) yapay zeka çözümleri geliştiriciliği.

Ayrıca, ücretsiz iş yönlendirme platformumuz ve ücretsiz cv destek imkanı ile mezunlarımızın yanındayız.

Yapay Zeka ve Yazılım Kursunda Hangi Sertifikaları Alacağım?

Eğitimi başarıyla tamamlayan kursiyerlerimiz, profesyonel dünyada kapıları açan şu belgelere sahip olurlar:

  1. Resmi Onay: E-Devlet üzerinden görüntülenebilen resmi sertifika.
  2. Kurumsal Referans: Kurum onaylı Yapay Zeka ve Yazılım Başarı Sertifikası.
  3. Kariyer Avantajı: Ücretsiz danışmanlık hizmeti ile uluslararası geçerliliğe sahip sertifikasyon süreçlerine rehberlik.
  4. Mülakat Gücü: Ücretsiz kariyer desteği ve ücretsiz mülakat simülasyonları ile iş görüşmelerinde bir adım önde olma fırsatı.

Yapay Zeka ve Yazılım Kursuna Kimler Katılabilir?

Bu eğitime katılmak için bir ön koşul bulunmamaktadır; teknolojiye ilgi duyan her kursiyer için en uygun şartlarda bir başlangıç sunuyoruz:

  • Üniversite öğrencileri ve yeni mezunlar,
  • Kariyerini yapay zeka ile dönüştürmek isteyen profesyoneller,
  • Sektör tecrübesine ulaşabileceğiniz en uygun imkanlarla sıfırdan yazılıma başlamak isteyenler.

Ücretsiz teknik destek ile desteklenen eğitim modelimiz sayesinde, karmaşık görünen konuları kolayca kavrayacak ve sektörün en donanımlı adaylarından biri olacaksınız.

KARİYER FIRSATLARI

Türkiye ve Dünya’da sektörün isteklerini bilen eğitmenler ile çalışmak kurs sonunda sizlere programı bilen birçok insandan daha fazla artı katacak. Üçüncü Binyıl sektörde çok fazla uzman yetiştirdiği için büyük ölçekli firmalar tarafından talep ediliyor ve personel ihtiyacında kaliteli eleman arayışında olan firmalar Üçüncü Binyıl’da eğitim almış katılımcıları tercih ediyor.

SERTİFİKA KALİTEMİZ

Uluslararası Şirketler Tarafından Bilinen Üçüncü Binyıl Akademi Başarı Sertifikası İle; Mesleğinizde Her Zaman

BİR ADIM ÖNDE OLUN!

  • E-Devlet Onaylı
  • Resmi başarı sertifikası
  •  Uluslararası Sertifika Yetkili Sınav Merkezi(Not:Sertifika Sınavı Ön koşulludur ve ek ücrete tabiidir.)

Sertifikalarımız

default başarı sertifikası

Kurum Başarı Sertifikası

e devlet sertifikası

E-Devlet

Mezunlarımız

veri analizi: pandas nedir?
Liste ve Sözlüklerden seri üretme
Metodlar, Parametre ve Argümanla
.csv dosyasında işlemler
Gömülü fonksiyonlar
İndeksleme ve Matematiksel İşlemler
Dataframe Giriş
Dataframe manipülasyonu
Dataframe fonksiyonları
Dataframe çoklu indeks işlemleri
Dataframe text verileri
Dataframe csv, excel ve html dosya işlemleri
Zaman Serisi Analizi
. Uygulama Örnekleri ile Pekiştirme
yapay zekaya giriş
Yapay Zeka tarihçesi
Yapay Zeka kullanım alanları
Yapay Zeka alt dalları ve algoritmaları
Makine Öğrenmesi için kullanılacak modüller
Derin Öğrenmesi için kullanılacak modüller
Veri Ön İşleme – Türkiye’de Deprem Tahmini Projesi
CRISP-DM proje yönetimi metodolojisi ile makine öğrenimi
Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki farklar nelerdir?
Tekrarlanan Verilerin Analizi ve Temizlenmesi
Aykırı Verilerin Düzeltilmesi ve Temizlenmesi
Eksik verileri (Missing Values) analizi ve temizlenmesi
K-En Yakın Komşu Modeli ile tahmin
Karar Ağaçları (Decision Tree) Algoritması ile tahmin
Random Forest Algoritması ile tahmin
Modellerin Hatalar ve Tekil Örnek Bazında Algoritmaların Karşılaştırılması
PCA – Temel Bileşenler Analizi
Polinomsal Öznitelikler (Polynomial Features)
Öznitelik Seçimi (Feature Selection)
Encoder – Kodlayıcı
Ölçeklendirme ve Normalleştirme (Scaler-Normalization, One Hot Encoder, ZSkor Yöntemi)
Basit Doğrusal Regresyon
Çoklu Doğrusal Regresyon
programlar
Anaconda kurulumu ve Anaconda Prompt kullanımı
Jupyter-notebook ve Jupyter-lab etkili kullanımı
Spyder Programı kullanımı
veri analizi ve görselleştirme
Sayısal Hesaplar için Numpy kütüphanesi
Veri Analizi için Pandas kütüphanesi
Pandas ile Zaman Serisi Analizi
Veri Görselleştirmesi için Matplotlib kütüphanesi
İstatistiksel veri görselleştirmesi için Seaborn kütüphanesi
Makine öğrenmesi için Scikit-Learn kütüphanesi
Dizi (Array) Oluşturma
Dizi Manipülasyonu
Numpy Dizilerinin İndekslenmesi
İstatiksel İşlemle
Uygulama Örnekleri ile Pekiştirme
Dataframe Giriş
Metodlar, Parametre ve Argümanlar
csv dosyasında işlemler
Gömülü fonksiyonlar
İndeksleme ve Matematiksel İşlemler
Plot ve Subplot
Renkler ve Çizgiler
Grafik Boyutu Ölçeklendirme
Scatter, Histogram, Step ve Piechart
Uygulama Örnekleri ile Pekiştirme
Seaborn: Fonksiyonlar, Parametre ve Argümanlar
Distplot
Jointplot
Kdeplot
Pairplot ve Rugplot
Boxplot
Violinplot
Barplot ve Countplot
Stripplot ve Swarmplot
Factorplot
Heatmap
Lmplot
PairGrid ve FacetGrid
Uygulama Örnekleri ile Pekiştirme
öğrenme öncesi hazırlık
Eksik veri (Missing Values)
PCA- Temel Bileşenler Analizi
Polinomsal Öznitelikler (Polynomial Features)
Öznitelik Seçimi (Feature Selection)
Encoder – Kodlayıcı
Ölçeklendirme ve Normalleştirme (Scaler-Normalization)
makine öğrenmesi
Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
Model Seçme
denetimli öğrenme (supervısed learnıng)
REGRESYON (Bağlanım) Modelleri (Regression Models)
Sınıflandırma Modelleri (Classification Models)
regresyon (bağlanım) modelleri (regression models)
Doğrusal Bağlanım Modelleri (Linear Regression Models)
Karar Ağaçları (Decision Tree)
Rassal Ormanlar (Random Forest)
K- En Yakın Komşular (KNN)
Destek Makine Vektörleri (SVM_SVR)
sınıflandırma modelleri (classıfıcatıon models)
Lojistik Bağlanım (Logictic regression)
Karar Ağaçları (Decision Tree)
Rassal Ormanlar (Random Forest)
K- En Yakın Komşular (KNN)
Destek Makine Vektörleri (SVM-SVC)
Olasılık temelli yöntemler (Naïve Bayes)
denetimsiz öğrenme (unsupervısed learnıng)
K-Ortalamalar (KMeans)
Hiyerarşik Kümeleme (Hierarchical)
Spektral kümeleme Algoritması ( Spectral)
model seçme
Kfold – Çapraz Geçerlilik Sınaması
Hiper parametre ayarlanması
GridSearch Algoritması
RandomizedSearch Algoritması
grafiksel kullanıcı arayüzü ve veri çekme
Tkinter -Pyqt kütüphaneleri ile Arayüz oluşturulması
Kurulan Modellerin uygulanabilir hale getirilmesi(py_to_exe)
API uygulamalar ile zaman serisi veri çekimi
derin öğrenme (deep learnıng)
Derin Öğrenmeye giriş
Derin Öğrenme Kullanım alanları
Tensorflow ve Keras tanıtımı
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)
Tek ve Çok katmanlı Algılayıcılar
Derin Öğrenme Hiper Parametreleri
Evrişimsel (Konvolusyon) Sinir Ağları (CNN)
Zaman Serileri için LSTM
uygulamalar
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları
projeler
Çoklu Doğrusal Regresyon ile Ev Fiyat Tahmini Projesi
Sınıflandırma Nedir? Göğüs Kanserinin İyi Huylu mu Kötü Huylu mu Sınıflandırma Projesi
Karar Ağaçları Modeli ile Satranç Sonucu Tahmini Projesi
Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks) İle El Yazısı Rakamlarının Tanınması Projesi
Evrişimli Sinir Ağları ile MNİST Veritabanı Kullanarak Derin Öğrenme Projesi
ImageNet Projesi ile Görsel Nesne Tanıma Projes
Gizli Anlamsal Analiz (LSA) ile Türkçe Metinlerde Konu Tahmini Projesi
Derin Öğrenme ile Çoklu Sınıflandırma ve Duygu Analizi Projesi (Sentiment Analysis)
Özyinelemeli Sinir Ağları ile Karakter Seviyesi Dil Modeli Oluşturarak Dinazor İsmi Üreten Proje
Zaman Serisi Analizi ile Avokado Ücret Analizi ve Tahmini Projesi
K-Ortalamalar Tekniği (K-Means Clustering) ile Kümeleme-Müşteri Segmentasyonu ve Satış Hacminin Arttırılması Projesi
Gradient Boosting Machines ile Reklam ve Kampanya Analiz Karar Süreçlerinde Makine Öğrenimi Projesi
Derin Öğrenme ile Görüntü Renklendirme Projesi
OpenCV ile Bilgisayara Karşı Taş, Kağıt, Makas Oyunu Oluşturulması – Görüntü İşleme Projesi
Tensorflow ve Keras ile Resim Sınıflandırma Projeleri
Tensorflow ile Veri Büyütme Projesi
Tensorflow ile Öğrenme Aktarımı Projesi
Tensorflow ile Nöral Stil Transferi
OpenAI Modelleri ile Entegrasyon Projesi
Hugging Face Doğal Dil İşleme Projesi
LangChain ile Prompt Projeleri

Bu Kampüste Açık Tarih Yok

Bu kampüs için henüz yeni dönem tarihi belirlenmedi.

Bize Ulaşın

Önerilen Eğitimler

Video thumbnail
  • Ders Saati :96 Saat
  • Süre :4 Ay
  • Kontenjan :12
  • Sertifika :Kurum Başarı Sertifikası
  • 1Başlangıç Seviyesi :Sıfır
  • Bitiş Seviyesi :Uzman
Bir Danışmanla Görüş

Bilgi Al

OTS ile 12 taksit kampanyası2 + 1 kampanyası3 + 2 kampanyası4 + 4 kampanyasıcv sitesiStaj programı5 ayda ingilizceteknik kariyer
Sizi Arayalım444 3 111