Yapay Zeka

Yapay Zeka Eğitim İçeriği

Amaç:

Programın ilk aşaması, katılımcıları Python programlama dilinin temelleriyle tanıştırmayı amaçlar. Bu, değişkenler, koşullu ifadeler, döngüler, fonksiyonlar ve veri yapıları gibi temel kavramları içerir. İkinci aşama, katılımcıların makine öğrenimi kavramlarını öğrenmelerini hedefler. Bu aşamada, denetimli ve denetimsiz öğrenme, veri ön işleme, modelleme ve değerlendirme gibi kavramlar ele alınır. Üçüncü aşama, katılımcıların Python veri kütüphaneleri olan NumPy ve Pandas gibi araçları kullanarak veri işleme ve analiz yeteneklerini geliştirmelerini amaçlar. Bu aşama, gerçek dünya verileriyle çalışma becerilerini artırır. Son aşama, katılımcıların öğrendikleri bilgileri pratik bir şekilde uygulamalarına ve kendi projelerini geliştirmelerine olanak tanır. Bu, yaratıcılıklarını kullanarak problemleri çözme ve gerçek dünya uygulamaları oluşturma yeteneklerini geliştirmelerine yardımcı olur

Hedef Kitlesi:

Bu eğitim programı, elektronik ve kodlama konularına ilgi duyan herkes için tasarlanmıştır. Özellikle ortaokul öğrencileri için uygundur. Katılımcıların temel elektronik ve bilgisayar bilgisine sahip olması önerilir, ancak gerekli değildir.

Program Süresi ve Yeri:

Eğitim programı toplamda 12 hafta sürecektir. Her hafta 2şer saatlik dersler düzenlenecek ve toplamda 24 saatlik bir eğitim süreci olacaktır. Dersler, uygun bir sınıf ortamında gerçekleştirilecektir.

  • Programlama Dersi 1. Hafta :
  • - Python'un neden kullanıldığını ve popülerliğini anlatma.

    - Temel programlama kavramları hakkında kısa bir özet.

    - Python dilinin temel sözdizimi.

    - İlk Python programının yazılması: "Merhaba Dünya!"

  • Programlama Dersi 2. Hafta:
  • Değişkenler ve Veri Tipleri

    - Değişkenlerin tanımı ve nasıl kullanılacağı.

    - Temel veri tipleri: int, float, str, bool.

    Temel Operatörler

    - Aritmetik operatörler ve kullanımı.

    - Karşılaştırma operatörleri ve mantıksal operatörler.

  • Programlama Dersi 3. Hafta:
  • Kontrol Yapıları

    - If-else ifadeleri ile karar yapıları.

    - Döngüler: for ve while.

  • Programlama Dersi 4. Hafta:
  • Pratik Uygulama: Basit Bir Hesap Makinesi

    - Kullanıcıdan giriş alarak basit bir hesap makinesi uygulaması yapma.

    Fonksiyonlar

    - Fonksiyonların tanımı ve nasıl kullanılacağı.

    - Kendi fonksiyonlarını oluşturma.

    Listeler

    - Listelerin tanımı ve kullanımı.

    - Temel liste operasyonları.

    Pratik Uygulama: Liste İşlemleri

    - Bir liste üzerinde döngüler ve işlemler kullanarak örnek bir uygulama yapma.

  • Hafta 1: NumPy ve Pandas
  • - NumPy'nin temelleri (dizi oluşturma, indeksleme, işlemler).

    - Pandas veri çerçeveleri ve veri manipülasyonu.

  • Hafta 2: Veri Görselleştirme
  • - Veri görselleştirme temelleri (Matplotlib veya Seaborn).

  • Hafta 3: Veri Analizi ve İleri Düzey Veri İşleme
  • - Pandas'ı kullanarak veri analizi.

    - Gruplama ve toplama işlemleri.

    - Veri manipülasyonu ve dönüştürme teknikleri.

  • Hafta 4: Proje Geliştirme
  • - Katılımcılar için proje fikirleri sunulması.

    - Proje kapsamı ve gereksinimlerinin belirlenmesi.

    - Proje geliştirme süreci ve sunumu.

  • Hafta 1: Makine Öğrenimi Giriş
  • - Makine öğreniminin temel kavramları.

    - Denetimli ve denetimsiz öğrenme.

  • Hafta 2: Sınıflandırma
  • - Regresyon ve sınıflandırma.

  • Hafta 3: Veri Ön İşleme
  • - Veri temizleme ve dönüştürme.

    - Eksik verilerle başa çıkma.

    - Veri normalleştirme ve ölçeklendirme.

  • Hafta 4: Temel Modelleme ve Değerlendirme
  • - Basit doğrusal regresyon.

    - Basit sınıflandırma modelleri (K-NN, Decision Trees vb.)

    - Model değerlendirme metrikleri.

İletişim

Atatürk Cad. Onur Plaza No:230A Kat: 1-2 / 34791 Sancaktepe/ İstanbul

missoftdigital@gmail.com

0541 352 2575

Ata Teknokent A Blok Kat:1/ 25240 No:102 Yakutiye/Erzurum

© MISSoft. Tüm Hakları Saklıdır.