Yapay Zeka Bootcamp - V1 - statik sayfa

Yapay Zeka Bootcamp

Sınıf içi eğitim

Yüz yüze eğitim

Yapay Zeka Bootcamp ile sektör ihtiyaçlarında uzmanlaş, geleceğine yön ver. Uzman eğitimen ve mentorlerin rehberliğinde proje tabanlı eğitim modeli ile sektörün ihtiyaç duyduğu tüm kritik becerilere sahip ol.

EĞİTİM DETAYLARI DETAYLI BİLGİ İSTE

EĞİTİM DETAYLARI

Kalan Kontenjan 13 / 25

3 Ocak 2021

Hafta içi 10:00 / 17:00

540 Saat ( 12 Hafta )

Mindset Institute / Beşiktaş

Eğitime Başvur

DETAYLI BİLGİ İSTE

Fiyat, ödeme koşulları, eğitim konularının detaylı bilgisi için üye girişi yapın

Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'nu okudum ve kabul ediyorum.

MODÜL 1

Python Programming ( Python Programlama )

Algoritma yapılarını tanıyacak ve genel bilgisayar yapıları hakkında bilgi sahibi olacaksın. Python programlama dilinin veri bilimi alanındaki kullanımı ve diğer dillere göre karşılaştırmalı olarak güçlü ve zayıf yanlarını kavrayacaksın. Python programı söz dizimini öğrenerek objeleri ve veri türlerini tanıyacaksın. Python kütüphane ve modüllerini öğrenerek işlemler gerçekleştireceksin. Nesne yönelimli programlama ile ileri düzey programlama gerçekleştireceksin.

Temel Python Objeleri ve Veri Yapıları Koşullu İfadeler Döngüler Fonksiyonlar Modüller ( Datetime ve Argparse Modülleri ) Nesne Yönelimli Programlama Dosya İşlemleri Veritabanları ile Çalışma Web/Data APIs Veri Kazıma - Web Scraping ( Selenium , BeautifulSoup , Request )

Temel Programlama Kavramlarını Öğrenin

Veri Bilimi için İleri Programlama ve Python

Python ile Nesne Yönelimli Programlama

MODÜL 2

Mathematical Theory of Artificial Intelligence ( Yapay Zekanın Matematiksel Teorisi )

Temel matematik , olasılık ve istatistik yapılarını öğrenerek algoritma ve programların mantığını öğreneceksin. Genel yapıları tanıyarak temel matematiksel analizleri gerçekleştireceksin. Lineer cebir kavramları ile matris yapılarının mantığını kavra. Matris yapıları yardımıyla denklem sistemlerinin çözümü hakkında bilgi sahibi olacaksın. Optimizasyon ve regülasyon yöntemlerinde veri ile çalışma yapılarını öğreneceksin.

Lineer Cebir Temel Kavramlar [Math] Lineer Denklem Sistemleri [Math] Matris Ayrıştırma [Math] Olasılık Giriş [Math] İstatistik Giriş [Math] Bayes Teoremi Regresyon Analizi Optimizasyon [ML] Doğrusal Regresyon [ML] Düzenleme ( Regularization )

Verileri Yönetmek ve Veri Analizi Gerçekleştirmek için SQL Öğrenin

SQL Dilinde Etkin Sorgular Yazın.

Operatör ve Komutlar ile Çalışın.

MODÜL 3

SQL for Artificial Intelligence ( Yapay Zeka için SQL Programlama )

Veri tabanı tasarımı, ilişkisel yapılar kurma ve etkin komutlar ile çalışarak performanslı SQL sorguları yazmayı öğreneceksin. İlişkisel veritabanı yapısı ve mimarisi hakkında bilgi sahibi olacaksın.Veri tiplerini tanıyarak veri dönüşümlerini gerçekleştireceksin. SQL sorgu dilinde nesneler arasında ilişkiler oluşturacak ve SQL komutları oluşturacaksın. Operatör ve fonksiyon yapıları ile ileri düzey sorgular yapacaksın.

İlişkisel Veritabanları Konsepti Nesneler Arası İlişki ( Association - Aggregation - Composition ) Alt Sorgulamalar Veri Tipleri Birleştirme İşlemleri Alt Sorgular

Verileri Yönetmek ve Veri Analizi Gerçekleştirmek için SQL Öğrenin

SQL Dilinde Etkin Sorgular Yazın.

Operatör ve Komutlar ile Çalışın.

MODÜL 4

Data Science for AI ( Yapay Zeka için Veri Bilimi )

Veri biliminin tanımı ve temel kavramlarını öğreneceksin. Veri bilimi çalışma metadolojisi hakkında bilgi sahibi olacaksın. Profesyonel veri bilimcileri tarafından kullanılan araçları , dilleri ve kitaplıkları kullanarak uygulamalı beceriler geliştireceksin. Python kullanarak veri kümelerini içe aktaracak ve temizleyeceksin. Verileri analiz edip görselleştireceksin. Bu veriler ile beslediğin makine öğrenimi modellerinden anlamlı sonuçlar çıkaracaksın. Uçtan uca veri bilimi projesi oluşturup farklı yapay zeka modellerini ve tekniklerini kullanarak projeler geliştireceksin.

Veri Bilimine Genel Bakış Veri Analitiğine Genel Bakış İstatistiksel Analiz ve İş Uygulamaları Python Ortamı Kurulumu ve Temelleri Matematiksel Hesaplama (NumPy) bilimsel hesaplama (Scipy) Pandas ile Veri Manipülasyonu Scikit-Learn ile Makine Öğrenimi Scikit Learn ile Doğal Dil İşleme Matplotlib kullanarak Python'da Veri Görselleştirme BeautifulSoup ile Web Kazıma

Endüstri Araçlarını Kullanarak Gelişmiş Veri Çalışması Gerçekleştirin

Verilere Göre Karar Verin

Yeni Teknikleri Uygulayın ve Karşılaştırın.

MODÜL 5

Machine Learning ( Makine Öğrenmesi )

Makine öğrenmesi proje döngüsünü uçtan uca deneyimleyerek uygulamalar geliştireceksin. Makine öğrenmesi problemlerini adım adım tanımlayıp uygun işlemleri uygulayacaksın. Veriler üzerinde farklı modeller deneyerek doğruluk oranları karşılaştıracaksın. Uygun modele karar verdikten sonra hacmi yüksek veri kümeleri eğitmeye devam edeceksin. Sonuçları analiz ederek çıkarımlarda bulunacaksın.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimine Giriş Veri Ön İşleme Denetimli Öğrenme Özellik Mühendisliği Denetimli Öğrenme-Sınıflandırma Denetimsiz öğrenme Zaman Serisi Modelleme Topluluk Öğrenimi Öneri Sistemleri Metin Madenciliği

Veri Analizi ve Tahmine Dayalı Modelleme için Makine Öğrenimi Uygulayın.

Modellerinizi Makine Öğrenimi Algoritmaları ile Eğitin.

Proje Sürecini Deneyimleyin.

MODÜL 6

Deep Learning ( Derin Öğrenme )

Yapay sinir ağları ile çalışacak uygulamalarına derin öğrenme yapıları entegre edeceksin. Farklı veri kaynaklarından beslenen yapay sinir ağları ile sınıflandırma ve tahmin algoritmaları geliştireceksin. Derin sinir ağları oluşturun ve eğitin. Vektörleştirilmiş sinir ağlarını uygulayın, mimari parametreleri belirleyin ve uygulamalarınıza derin öğrenme uygulayın. Test setlerini eğitmek, geliştirmek ve derin öğrenme uygulamaları oluşturmak için sapma/varyansı analiz etmek, standart NN tekniklerini kullanmak, optimizasyon algoritmalarını uygulamak ve TensorFlow'da bir sinir ağı uygulamak için en iyi uygulamaları kullanın. Makine öğrenimi sistemlerindeki hataları azaltmak için stratejiler kullanın, karmaşık makine öğrenimi ayarlarını anlayın ve uçtan uca, aktarım ve çok görevli öğrenmeyi uygulayın

TensorFlow'a Giriş Evrişimli Sinir Ağları (CNN) Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN Denetimsiz Öğrenme Otomatik kodlayıcılar RBM ve DBN'ler Varyasyonlu Otomatik Kodlayıcı Derin Ders Üretken Modelleriyle Çalışma Derin Öğrenme Modelleri için Dağıtılmış ve Paralel Hesaplama Pekiştirmeli Öğrenme Derin Öğrenme Modellerin Dağıtma

TensorFlow ile Derin Öğrenme Modelleri Oluşturun.

Gerçek dünya verilerini kullanarak kendi derin öğrenme modellerinizi oluşturun.

Derin Öğrenme Yapılarını Geleneksel Yöntemler ile Karşılaştırın.

MODÜL 7

Natural Language Processing ( Doğal Dil İşleme )

Metin verileri ile çalışarak Python’da doğal dil işleme kavramlarını öğreneceksin. Modellemeler ve metin işleme teknikleri hakkında bilgi sahibi olacaksın. Metinleri veri işleme standartlarına uygun olarak düzenleyeceksin. Oluşturduğun modelleri yorumlayarak en uygun algoritmalar ile modellerini eğiteceksin. Metin verisi odaklı geliştirdiğin projeler ile gerçek hayat problemlerine çözümler üreteceksin.

Python’da Metin Dosyaları ile Çalışma Metinde Kalıp Arama Teknikleri Stemming ve Lemmatization Metin Etiketleme POS ve NER'yi Spacy ile Görselleştirme Konu Modelleme için Gizli Dirichlet Word2Vec Algoritması Derin Öğrenme ile Chatbot Oluşturma Python'da PDF dosyaları ile Çalışma Tokenizasyon için Spacy Spacy ile Kelime Eşleştirme Adlandırılmış Varlık Tanıması Metin Sınıflandırması için SciKit-Learn Negatif Olmayan Matris Çarpanlara ayırma Duyarlılık Analizi için NLTK

Doğal Dil İşleme Tekniklerini Python’da Uygulayın.

NLTK ile Metinleri Anlamlandırın.

Doğal Dil İşleme ile Projeler Geliştirin.

MODÜL 8

Computer Vision ( Bilgisayar ile Görü )

Görüntü formatındaki veriler ile çalışarak anlamlı sonuçlar çıkaracaksın. Görüntü formatındaki verileri ile çalışarak Python’da görüntü işleme kavramlarını öğreneceksin. Modellemeler ve görüntü işleme teknikleri hakkında bilgi sahibi olacaksın. Görüntüleri veri işleme standartlarına uygun olarak düzenleyeceksin. Resim ve videolar üzerinden ayrı ayrı işlemler yapacaksın. Videolarda anlık görüntü alma tekniklerini çalışacaksın. Oluşturduğun modelleri yorumlayarak en uygun algoritmalar ile modellerini eğiteceksin. Görüntü verisi odaklı geliştirdiğin projeler ile gerçek hayat problemlerine çözümler üreteceksin.

OpenCV’de Görüntü Dosyaları ile Çalışma OpenCV’de işlemler ( yumuşatma , bulanıklaştırma, eşikleme , morfolojik işlemler ) Python’da OpenCV ile video açma ve yayınlama Yüz Algılama Videodaki Nesneleri İnceleme Tenserflow ve Keras’ta Görüntü Dosyaları ile Çalışma NumPy ile Görüntü Dosyaları Manipülasyonları Resimlere ve Videolara Şekiller Çizmek için Python ve OpenCV kullanma OpenCV ile Renk Histogramları Oluşturma Watershed Algoritması ile Segment Görüntüleri Python ile Görüntü Sınıflandırıcıları Oluşturma

OpenCV Kullanarak Modeller Geliştireceksin.

Bilgisayar ile Görü Tekniklerini Python’da Uygulayacaksın.

Günlük Hayat Uygulamalarında Uygulayacaksın.

MODÜL 9

Big Data with Hadoop Tools and Technologies ( Hadoop Araçları ve Teknolojileri ile Büyük Verileri Destekleme )

Büyük veri alanında kullanılan en önemli araçlardan olan Hadoop hakkında bilgi sahibi olacaksın. Metodlar , döngüler ve komutları öğrenerek büyük hacimde verileri işleyip anlamlı sonuçlar çıkaracaksın. Sektörde en yaygın iki tanesi olan Hadoop ve Spark çerçeveleriyle uygulamalı örnekleri geliştireceksin. Hadoop mimarisinin, yazılım yığınının ve yürütme ortamının belirli bileşenlerini ve temel süreçleri hakkında bilgi sahibi olacaksın. Büyük verilerdeki temel sorunları çözmek için kullanılan Harita-Küçültme gibi önemli kavram ve teknikleri nasıl uygulanıldığını öğreneeceksin.. Büyük veri ve veri analizi süreci hakkında konuşmalar yapma konusunda kendinizi güçlü hissedeceksiniz.

Apache Hadoop Hadoop Depolama Hadoop Hesaplama Hadoop 2.0 HBASE Apache Cassandra SQOOP Flume Apache Avro Apache Pig Apache Mahout Apache Oozie Apache Hive Hive Mimarisi Hadoop Dağıtım Sitemleri

İleri Teknoloji Çözümlerinde Uzmanlaşın.

Büyük Veri Teknolojileri Öğreneceksin.

Büyük Veri Teknolojilerini karşılaştırın.

MODÜL 10

Büyük Veri Analitiği ( Big Data Analytics )

Büyük veri analitiği ile veri analitiği kavramlarına hakim olacaksın. Proje döngüsü ve işleyişi öğrendikten sonra veriler üzerinde farklı teknikler uygulayarak sonuçları karşılaştıracaksın. Bu çıkarımları analiz edip görselleştireceksin. Oluşturduğun raporlar ile gerçek zamanlı analitiklerin iş zekası çözümlerinde nasıl kullanıldığını öğreneceksin.

Büyük Veri Analitiği Terminolojisi Büyük Veri Analitiği Veri Analitiği Yaşam Döngüsü Büyük Veri Analitiği Teknikleri Semantik Analiz Görsel analiz Büyük Veri İş Zekası Büyük Veri Gerçek Zamanlı Analitik İşleme Kurumsal Veri Ambarı

Artan veri hacmini, hızını ve çeşitliliğini analiz etmek için etkili büyük veri teknolojisinden yararlanın.

Büyük Veri Analitiğini Uygulayarak Öğren.

Büyük Verinin İş zekası Çözümlerini Öğren.

Dünya standartlarında oluşturulmuş eğitim içeriği

Daha fazla bilgi edin

Türkiyenin en iyi işverenleri ile tanış

Daha fazla bilgi edin

Kariyer Hizmetleri ve İşe Yerleştirme Desteği

Daha fazla bilgi edin

Uzman eğitimlerin rehberliğinde
en iyi eğitim modeli ile öğrenin.

Uzman Eğitmen Kadrosu

Uzman eğitmenler , öğrenci koçları ve mentorlerin rehberliğinde öğrenmeye başla, ileri düzey alan bilgisine sahip ol.

Zengin Eğitim İçeriği

Sektör ihtiyaçlarına uygun tasarlanmış eğitim içeriği ile etkileşimli ve kişiselleştirilmiş bir yapıda öğren.

Proje Tabanlı Eğitim Modeli

Teorik bilgilerini gerçek veriler kullanarak geliştirdiğin projeler ile pekiştir, portfolyonu güçlendir.

Başarısı Kanıtlanmış Eğitim Modeli

Yapay Zeka bootcamp ile uzman eğitmenlerden 12 haftalık yoğunlaştırılmış proje bazlı eğitim ile geleceğini yön ver, yeni bir teknoloji kariyeri başlat. Dünya sektör uzmanlarının deneyimlerinden yararlanacağın birebir mentorlükler ile kariyer yolunu çizeceksin. Çalışacağın ortam türünü simüle eden takım çalışmaları ile proje bazlı öğreneceksin.

Sektör Odaklı Uygulama Deneyimi

Bootcamp sürecince alanında öncü şirketlerin verileri ile gerçek problemler üzerine çalışacak proje geliştirerek öğreneceksin. Teorik bilgini uygulamalar ile pekiştirerek sektörün ihtiyaç duyduğu tüm kritik becerilere sahip uzman olacaksın. Sektörde yıllar boyunca edineceğin deneyime bootcamp pratikliği ile 12 haftada sahip olacaksın.

İşe Yerleştirme Desteği ve Kariyer Hizmetleri

Sunulan kariyer hizmeti ile program boyunca edindiğin yeteneklere en uygun kariyer yolunu beraber çizerek işe yerleştirme desteği sunacağız. Kişiselleştirilmiş yetenek yönetimi ile program sonunda hayalindeki işe kavuşacaksın.

Program Boyunca Kariyer Desteği

Kariyer koçlarımız program boyunca özgeçmiş hazırlama , mülakat simülasyonları, iş arama tavsiyesi ve ağ oluşturma becerilerinde destek vererek işe yerleşme süreçlerinde yanınızda olacak.

Uygulamalı Atölye Çalışmaları

Atölye çalışmaları ile mülakat tekniklerini öğren. Teknik bilgini sosyal becerilerin ile birleştir, işveren ağlarını etkile.

Birebir Destek

Mentorlerimiz , eğitmenlerimiz ve öğrenci koçlarımız ile birebir çalışarak yeteneklerine en uygun kariyer seçeneklerini belirle.

Program Sonunda Şirketler ile buluş,
yeteneklerine en uygun işe yerleş.

Program sonunda düzenlenecek demo day ile portfolyonu şirketlere sun, mezuniyet ile birlikte sektörün öncü firmalarında işe başla.

Alanında öncü firmalarda yeni bir teknoloji kariyeri başlat.

Sıkça Sorulan Sorular

Başvuru ön koşulları nelerdir ?
Programa başvuru için herhangi bir ön başvuru şartı bulunmamaktadır.
Mezuniyet koşulları nelerdir ?
Program boyunca derslerde %80 devam zorunluluğu bulunmaktadır.
Program finansman seçenekleri nelerdir ?
Eğitim ücretini nakit, kredi kartı veya eğitim kredisi seçenekleri ile ödeyebilirsin. Mindset bootcamp için özel oluşturulmuş eğitim kredisi seçeneği ile ödemeni program bittikten sonra uzun vadeli düşük taksitler ile gerçekleştirebilirsin.
Programın yüz yüze mi gerçekleşecek ?
Program yüz yüze eğitim olarak Mindset Institute İstanbul, Beşiktaş kampüsünde gerçekleşecektir.
Demo Day Nedir ?
Program sonunda mezunlar ve şirketlerin buluştuğu demo day gerçekleşecektir. Bu etkinlikte öğrenciler program boyunca geliştirmiş oldukları projelerin yer aldığı portfolyolar ile alanında öncü şirketlere sunum yapar.
Program sonunda yer alan kariyer hizmetleri ve işe yerleştirme desteği nedir ?
Program sonunda kariyer yolunu belirlemek ve yeteneklerine en uygun işe yerleşmen için beraber çalışacağız. Mentorler ve kariyer koçları ile birlikte yürütülecek süreç ile

DETAYLI BİLGİ İSTE

Fiyat, ödeme koşulları, eğitim konularının detaylı bilgisi için üye girişi yapın

Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'nu okudum ve kabul ediyorum.