Makine Öğrenmesi Eğitimi

Makine Öğrenmesi Eğitimine Genel Bakış

Bu eğitim, makine öğrenmesinin matematik temelini kavramaktan Python ile gerçek uygulamalar yapmaya kadar teori ve pratiği bir arada sunuyor. 19 saatlik, 109 videoluk ve 259 dokümanlık kapsamlı program; Supervised Learning'in tüm algoritmalarını ele aldıktan sonra Unsupervised Learning ile devam ediyor. Hemen her konu sonunda gerçek hayat projeleri üzerinden uygulama yapılarak, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn ve Scikit-Learn gibi Python paketleriyle pratik deneyim kazandırılıyor. Temel seviye matematik ve giriş düzeyinde Python bilgisi yeterlidir.

İçerik

• Makine öğrenmesi giriş kavramları ve notasyon

• Öğrenme (Learning) temelleri

• Model doğruluğunu ölçme

• Basit ve çoklu lineer regresyon (gerçek proje dahil)

• Gradient Descent

• KNN (K-En Yakın Komşu)

• Naive Bayes

• Lojistik Regresyon

• Model performans metrikleri

• Model seçimi

• Regülarizasyon teknikleri

• Support Vector Machines (SVM)

• Decision Trees (Karar Ağaçları)

• Random Forests (Rastgele Ormanlar)

• Boosting

• Unsupervised Learning (Denetimsiz Öğrenme)

Kimler Katılabilir?

• Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında kariyer edinmek isteyenler

• Mevcut makine öğrenmesi bilgilerini gerçek projelerle derinleştirmek isteyenler

• Makine öğrenmesi kavramlarının Python ile uygulamalarını öğrenmek isteyenler

• Yapay zeka ve makine öğrenmesine ilgi duyan herkes

• Temel seviye matematik ve giriş düzeyinde Python bilgisi gereklidir.

Sertifika

• Eğitim sonunda eğitim sertifikası verilmektedir.

Eğitmen

• Musa Arda – Endüstri Mühendisi ve Yazılım Geliştirici

• 2007 yılında ODTÜ Endüstri Mühendisliği bölümünden mezun olmuştur.

• Yaklaşık 14 yıldır yazılım geliştirme alanında çalışmaktadır.

• Python, C#, Java, JavaScript, React, Unity, SAP ABAP ve daha birçok dil ve platformda büyük çaplı projeler geliştirmiştir.