0

  • Sepetinizde ürün bulunmuyor.

Eğitim

Yapay Zeka Eğitimi

5

1

5

Murtaza YILDIZSalman ÖZDEMİR

Yapay zekâ ile geleceğe yön verin!
Bu kurs, yapay zekânın temel kavramlarını ve uygulama alanlarını öğretmek üzere tasarlanmıştır. Makine öğrenimi, derin öğrenme, veri analitiği gibi güncel yöntemleri öğrenerek iş süreçlerinizi daha verimli hâle getirecek, stratejik kararlarınızı veriye dayalı olarak güçlendireceksiniz. Yapay zekâyı yalnızca bir teknoloji değil, rekabet avantajı sağlayan bir araç olarak kullanmayı öğreneceksiniz.

Kaydolmak için başvur
Kursa BaşvurKaydolmak için başvur
Kursa Erişim Süresi

Sınırsız Süre

Son Güncelleme

09/10/2025

Öğrenci Sayısı

5

Kurs Süresi

1 gün, 15 saat

Eğitmen

Murtaza YILDIZSalman ÖZDEMİR

Belgelendirme

Sertifikayı Göster

Bu kurs, temel düzeyde Yapay Zekâ (YZ) kavramlarını tanıtmayı ve öğrencilerin teknolojiye dair sağlam bir temel oluşturmalarını amaçlayan bir eğitim programıdır. Yapay zekânın tanımı, tarihsel gelişimi, günümüzdeki uygulama alanları ve geleceğe dair sunduğu fırsatlar adım adım anlatılmaktadır. Okuyucular, yalnızca teknik terimlerle değil, anlaşılır ve örneklerle zenginleştirilmiş bir anlatımla YZ’nin mantığını kavrayacaklardır.

Kurs toplam 6 bölümden oluşmaktadır:

  • Bölüm 1: Temel Yapay Zekâ Kavramları
  • Bölüm 2: Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi
  • Bölüm 3: İşletmelerde Yapay Zekâ Yaşam Döngüsü
  • Bölüm 4: İş Dünyasında Yapay Zekâ’nın Uygulanması
  • Bölüm 5: İş Dünyasında Yapay Zekâ’nın Güncel Trendleri
  • Bölüm 6: Yapay Zekâ’nın Çalışanlara Etkisi: Günümüz Çalışanları Ne Yapmalıdır?

Bu kursta yapay zekânın yalnızca teknik bir alan değil, aynı zamanda günlük yaşamı ve iş dünyasını dönüştüren bir paradigma olduğu vurgulanmaktadır. Kurs, anlaşılır bir dil, gerçek hayattan örnekler ve kavramları pekiştiren uygulamalarla desteklenmiştir. Okuyucuların hem bireysel hem de mesleki yaşamlarında YZ’yi bilinçli kullanabilmelerine rehberlik eder. YZ’nin temelleri, uygulama örnekleri ve gelecekteki gelişim yönleri bir bütün halinde sunulmaktadır.

Kurs İçeriği

 
    • Duyurular 00:15:00
    • Kurs Hakkında 00:30:00
    • Tanıtım Toplantısı 24 saat
    • Öğrenme Hedefleri 00:02:00
    • Temel Yapay Zekâ Kavramları Podcast 00:10:00
    • Temel Yapay Zekâ Kavramlarına Başlarken 00:03:00
    • 1.1. Yapay Zekânın Tanımı ve Kapsamı 00:05:00
    • 1.1.1 Yapay Zekâ Uygulama Alanları 00:05:00
    • 1.1.2. Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Arasındaki İlişki 00:08:00
    • 1.1.3. Algoritma’nın Tanımı ve Bilgisayar Bilimlerindeki Rolü 00:10:00
    • Etkinlik-Sürükle Bırak Etkinliği 00:05:00
    • 1.1.4. Yapay Zekânın Dönüştürücü Etkisi 00:08:00
    • Etkinlik-Boşluk Doldurma 00:05:00
    • 1.2. Yapay Zekanın Evrimi: Kavramdan Devrime 00:15:00
    • Yapay Zeka Tarihinde Önemli Dönüm Noktaları 00:15:00
    • Etkinlik-Yapay Zeka Kavramları 00:10:00
    • Etkinlik-Yapay Zekâ Araçlarının Kullanımının Değerlendirilmesi 00:07:00
    • Bulmaca-Temel Yapay Zeka Kavramları 00:10:00
    • Etkinlik-Etik ve Yapay Zeka 00:15:00
    • 1.3. Yapay Zekâ Neden Şimdi “Moda” Oldu? 00:07:00
    • 1.3.1. Veri Patlaması 00:07:00
    • 1.3.2. Bilgi İşlem Gücündeki İlerlemeler 00:05:00
    • 1.3.3. Gelişmiş Algoritmalar 00:15:00
    • 1.3.4. Uygunluk ve Erişilebilirlik 00:10:00
    • Ödev 1: YZ’nin İnşası: Temel Kavramlardan Günlük Uygulamalara 2 hafta, 1 gün
    • Bölüm 1: Değerlendirme Sınavı 00:17:00
    • Öğrenme Hedefleri 00:02:00
    • 2.1. Makine Öğrenimine Giriş 00:15:00
    • Etkinlik-Makine Öğrenmesi Temel Alanlar 00:05:00
    • 2.1.1. Makine Öğrenmesinin İş Dünyasındaki Dönüştürücü Rolü 00:10:00
    • Etkinlik-Kolaj 00:03:00
    • 2.2. Yapay Zekâda Öğrenme Türleri: Akıllı Sistemlerin Yapı Taşları 00:02:00
    • 2.2.1 Denetimli Öğrenme: “Etkili” Örneklerden Öğrenme 00:20:00
    • 2.2.2. Denetimsiz Öğrenme: Kaos İçinde Kalıplar Bulma 00:07:00
    • 2.2.3. Yarı Denetimli Öğrenme: Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Köprü 00:05:00
    • 2.2.4. Pekiştirmeli Öğrenme: Yaparak Öğrenme ve Keşfetme 00:07:00
    • 2.3. Temel Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Terimleri 00:05:00
    • 2.3.1. Algoritma 00:07:00
    • 2.3.2. Model 00:08:00
    • 2.3.3. Özellikler ve Hedefler: Yapay Zekânın Malzemeleri 00:05:00
    • 2.3.4. Öğrenme Süreci: Eğitim, Doğrulama ve Test 00:10:00
    • Bulmaca-Yapay Zekâ Kavramlarını Ne Kadar Biliyorsunuz? 00:10:00
    • Ödev 2: Makine Öğrenmesi Ekosistemi: Öğrenme Türleri, Temel Kavramlar ve Uygulama Senaryoları 2 hafta, 6 gün
    • Bölüm 2: Değerlendirme Sınavı 00:18:00
    • Öğrenme Hedefleri 00:03:00
    • 3.1. 10 Adımda Yapay Zekâ 00:05:00
    • 3.1.1. Amaç ve Kriterleri Belirleme 00:07:00
    • 3.1.2. Veri Toplama: Yapay Zeka Başarısının Temeli 00:08:00
    • 3.1.3. Veri Keşfi (Exploratory Data Analysis – E.D.A.) Nedir ve Neden Önemlidir? 00:10:00
    • 3.1.4. Özellik Mühendisliği (Feature Engineering) 00:07:00
    • 3.1.5. Veri Bölme (Data Split) 00:10:00
    • 3.1.6. Algoritma Seçimi 00:07:00
    • 3.1.7. Model Eğitimi 00:10:00
    • 3.1.8. Model Doğrulama ve Test 00:15:00
    • 3.1.9. Modelin Uygulamaya Alınması 00:15:00
    • 3.1.10. Modelleri İzleme&Takip 00:12:00
    • Etkinlik-10 Adımda Yapay Zeka 00:10:00
    • 3.2. Başarı ve Doğruluk Ölçümü 00:03:00
    • 3.2.1. Önemli Metrikleri Tanımlama 00:20:00
    • Etkinlik 00:05:00
    • 3.2.2. A/B Testi ile Doğrulama: Veriye Dayalı Bir Yaklaşım 00:12:00
    • Etkinlik-Sürükle Bırak Etkinliği 00:05:00
    • 3.3. Geliştirme Sürecinde Karşılaşılan Güçlükler 00:03:00
    • 3.3.1. Veri Kalitesi 00:07:00
    • 3.3.2. Model Karmaşıklığında Doğru Dengeyi Kurmak 00:07:00
    • 3.3.3. Algoritma ve Eğitim Zorlukları 00:08:00
    • 3.3.4. Yorumlanabilirlik ve Açıklanabilirlik 00:05:00
    • 3.3.5. Ölçeklenebilirlik ve Altyapı Zorlukları 00:08:00
    • Ödev 3: Yapay Zekâ Yaşam Döngüsü: Kuramsal Süreçten Uygulamalı Başarıya 3 hafta, 1 gün
    • Bölüm 3: Değerlendirme Sınavı 00:18:00
    • Öğrenme Hedefleri 00:02:00
    • 4.1. Stratejik Altyapı 00:02:00
    • 4.1.1. Yapay Zekâ Fırsatlarını Belirleme 00:10:00
    • 4.1.2. Yapay Zekâ Girişimleri İçin Yatırım Getirisini (ROI) Değerlendirme 00:13:00
    • 4.1.3. Yapay Zekâyı İş Hedefleriyle Uyumlu Hâle Getirme 00:10:00
    • 4.1.4. Yapay Zekâ Ne Zaman Kullanılmalı Ne Zaman Kullanılmamalı? 00:15:00
    • 4.2. Yapay Zekâ Ekibi Oluşturma 00:25:00
    • 4.3. Yapay Zekâ Etiği ve Hukuki Düzenlemeler 00:30:00
    • Ödev 4: İşletmelerde Yapay Zekâ Uygulamaları: Senaryo, Değerlendirme ve Stratejik Yaklaşım 3 hafta, 3 gün
    • Bölüm 4: Değerlendirme Sınavı 00:18:00
    • Öğrenme Hedefleri 00:02:00
    • 5.1. Üretken&Üretici Yapay Zekâ (Generative Ai) 00:15:00
    • 5.2. Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) Nedir? 00:15:00
    • 5.3. Yapay Zekâ Temsilcileri Nedir, Ne İşe Yarar? 00:15:00
    • 5.4. Yapay Zekânın Küresel Sorunlar ve Sürdürülebilirlikteki Rolü 00:25:00
    • Ödev 5: Yapay Zekânın Yeni Yüzü: Üretkenlikten Temsilciliğe Dijital Dönüşüm 3 hafta, 5 gün
    • Bölüm 5: Değerlendirme Sınavı 00:15:00
    • Öğrenme Hedefleri 00:01:00
    • 6.1. İş Rollerine ve İş Becerilerine Olan Etkisi 00:20:00
    • 6.2. İnsan&Yapay Zekâ İşbirliği Nedir? 00:20:00
    • 6.3. Yapay Zekâ Dünyasında Öne Çıkmak Ve Başarılı Olmak 00:15:00
    • Profesyonellerin Öne Çıkmak veya Önde Kalmak için Uygulayabilecekleri Temel Stratejiler 00:05:00
    • Ödev 6: Yapay Zekâ ve İş Gücünün Dönüşümü 4 hafta
    • Bölüm 6: Değerlendirme Sınavı 00:17:00
    • Kurs Bitirme Sınavı 00:24:00
Profil fotoğrafı
Murtaza YILDIZ
5 5
89

Öğrenci

Eğitmen Hakkında

Eğitmen Tarafından Verilen Diğer Kurslar

İlgili Kurslar

​160 yıldır faaliyet gösteren, Türkiye’nin ve dünyanın köklü kurumlarından biri olan Boğaziçi Üniversitesi olarak eğitim alanında yeniliklerin öncüsü olmaya devam ediyoruz.

İletişim

  • +0 (212) 359 4820
  • dek.desdek@bogazici.edu.tr
  • Boğaziçi Üniversitesi Kuzey Yerleşkesi Etiler / İstanbul
Facebook Twitter Instagram Youtube Linkedin

Sertifika Sorgulama

Bulearn © Boğaziçi Üniversitesi Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Tüm Hakları Saklıdır.