Yapay Zekâyı (AI) ilk adımından başlayarak keşfetmek ve bu dünyaya sağlam bir giriş yapmak için doğru adrestesiniz! Sizi aramızda görmekten mutluluk duyuyoruz. Yapay Zekâ Eğitimi kursumuz, hiçbir ön bilginiz olmasa bile bu teknolojiyi kolayca anlamanız için tasarlandı. Bu kurs sayesinde, hem günlük hayatınızda hem de iş dünyasında işlerinizi kolaylaştıracak temel Yapay Zekâ araçlarını ve bu araçların nasıl kullanılacağını adım adım öğreneceksiniz.

Yapay Zekâ, artık sadece uzmanların değil, herkesin hayatını kolaylaştıran bir yardımcıdır. Kursumuz boyunca; karmaşık verileri nasıl hızlıca analiz edebileceğinizi, kendi küçük otomasyonlarınızı nasıl kurabileceğinizi ve yaratıcılığınızı teknolojiyle nasıl birleştireceğinizi en sade dille anlatacağız. Bu eğitimle vizyonunuzu genişletecek ve geleceğin teknolojisini bugünden kullanmaya başlayacaksınız.

Kursumuzda her bölümün başında, o bölümü bitirdiğinizde hangi somut becerileri kazanacağınızı gösteren öğrenme çıktılarına yer verdik. Bu çıktılar, sizin için en önemli noktalara odaklanmanıza yardımcı olacaktır. Ayrıca her bölüme, sizi konuya hazırlayan ve motivasyonunuzu artıran bilgilendirme metinleriyle başladık.

Anlatımımızı; videolar, etkinlikler ve  alıştırmalarla destekleyerek öğrenme sürecini keyifli bir hale getirdik. Ünitelerdeki pratikler sayesinde öğrendiklerinizi hemen deneme imkânı bulacaksınız. Kurs sonunda başarılı olduğunuzda alacağınız katılım belgesi, Yapay Zekâ konusundaki temel yetkinliğinizi gösteren değerli bir belge olacaktır.

Saygılarımızla.

Neler Öğreneceksiniz?

Bu bölümde; yapay zekânın temel tanımları, kapsamı ve tarihsel gelişimi tanıtılmaktadır. Yapay zekâ, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki hiyerarşik ilişkiler, algoritmaların işleyiş mantığı ve bu teknolojilerin farklı sektörlerdeki uygulama alanları ele alınmaktadır. Ayrıca, yapay zekânın günlük hayattaki dönüştürücü etkileri, verimlilik artışı sağlayan araçlar ve geleceğe dair sunduğu fırsatlar hakkında kapsamlı bilgiler sunulmaktadır.

Bu Bölümde Öğrenecekleriniz

• Temel Yapay Zekâ Kavramları
• Yapay Zekânın Tanımı ve Kapsamı
• Yapay Zekânın Temel Tanımı ve Amaçları
• Yapay Zekâ Uygulama Alanları
• Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Arasındaki İlişki
• Algoritmanın Tanımı ve Bilgisayar Bilimlerindeki Rolü
• Yapay Zekânın Dönüştürücü Etkisi
• Makine Öğrenmesinin Yükselişi (1980'ler-2000'ler): Temel Bir Değişim ve Veri Odaklı Yaklaşımlar
• Modern Yapay Zekâ Patlaması (2010'lar ve Sonrası): Derin Öğrenme ve Ötesi
• Yapay Zekâ Neden Şimdi "Moda" Oldu?
• Veri Patlaması
• Bilgi İşlem Gücündeki İlerlemeler
• Gelişmiş Algoritmalar
• Uygunluk ve Erişilebilirlik

Öğrenme Hedefleri

• Yapay zekânın ne olduğunu ve temel amaçlarını tanımlar.
• Yapay zekânın farklı alanlarda nasıl uygulandığını örneklerle açıklar.
• Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramları arasındaki farkları ayırt eder.
• Algoritma kavramını ve yapay zekâ sistemlerindeki rolünü açıklar.
• Yapay zekânın birey, toplum ve iş dünyası üzerindeki etkilerini değerlendirir.
• Yapay zekâ tarihindeki önemli gelişmeleri kronolojik olarak sıralar.
• Yapay zekânın günümüzde hızla gelişmesini sağlayan teknik ve toplumsal faktörleri açıklar.

Neler Öğreneceksiniz?

Bu bölümde; makine öğrenmesinin temel prensipleri, işleyiş mantığı ve iş dünyasındaki stratejik önemi ele alınmaktadır. Denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme türleri ile algoritma, model, girdi ve çıktı gibi temel teknik kavramlar tanıtılmaktadır. Ayrıca, müşteri kaybı tahmini gibi somut senaryolar üzerinden veriden değer üretme ve karar alma süreçlerindeki dönüşüm anlatılmaktadır.

Bu Bölümde Öğrenecekleriniz

• Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi
• Makine Öğrenmesi ve Yapay Zekâ Terimlerinin Karşılıklı Kullanımı
• Makine Öğrenmesinin İş Dünyasındaki Dönüştürücü Rolü
• Denetimli Öğrenme: "Etkili" Örneklerden Öğrenme
• Denetimsiz Öğrenme: Kaos İçinde Kalıplar Bulma
• Yarı Denetimli Öğrenme: Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Köprü
• Pekiştirmeli Öğrenme: Yaparak Öğrenme ve Keşfetme
• Algoritma
• Özellikler ve Hedefler: Yapay Zekânın Malzemeleri
• Öğrenme Süreci: Eğitim, Doğrulama ve Test
• Model

Öğrenme Hedefleri

• Makine öğrenmesinin ne olduğunu ve yapay zekâ içindeki yerini tanımlar.
• Denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme türlerini örneklerle açıklar.
• Algoritma, model, özellik (girdi) ve hedef (çıktı) gibi temel yapay zekâ terimlerini tanımlar.
• Öğrenme sürecinin aşamaları olan eğitim, doğrulama ve test adımlarının işlevlerini sıralar.
• Farklı makine öğrenmesi algoritmalarının hangi durumlarda tercih edileceğini değerlendirir.
• Gerçek dünyadan uygulama örnekleriyle makine öğrenmesinin iş dünyasında nasıl kullanıldığını yorumlar.
• Veri kalitesi, özellik seçimi ve model başarımı arasındaki ilişkiyi açıklar.

Neler Öğreneceksiniz?

Bu bölümde; bir yapay zekâ projesinin fikirden uygulamaya geçiş sürecini kapsayan "Yapay Zekâ Yaşam Döngüsü" ele alınmaktadır. Yapay zekâ projelerinin 10 temel adımı, bir restoran mutfağı analojisiyle basitleştirilerek anlatılmaktadır. Ayrıca, veri kalitesinden model karmaşıklığına, algoritmaların seçiminden sistemlerin ölçeklendirilmesine kadar karşılaşılan kritik zorluklar ve bu zorlukların aşılması için stratejik çözüm yolları sunulmaktadır.

Bu Bölümde Öğrenecekleriniz

• İşletmelerde Yapay Zekâ Yaşam Döngüsü
• Amaç ve Kriterleri Belirleme
• Yapay Zekâ Başarısının Temeli
• Veri Keşfi (Exploratory Data Analysis – E.D.A.) Nedir ve Neden Önemlidir?
• Özellik Mühendisliği (Feature Engineering)
• Veri Bölme (Data Split)
• Algoritma Seçimi
• Model Eğitimi
• Model Doğrulama ve Test
• Modelin Uygulamaya Alınması
• Modelleri İzleme & Takip
• Başarı ve Doğruluk Ölçümü
• A/B Testi ile Doğrulama: Veriye Dayalı Bir Yaklaşım
• Yapay Zekâ Geliştirme Sürecinde Karşılaşılan Güçlükler
• Model Karmaşıklığında Doğru Dengeyi Kurmak
• Algoritma ve Eğitim Zorlukları
• Yorumlanabilirlik ve Açıklanabilirlik
• Ölçeklenebilirlik ve Altyapı Zorlukları

Öğrenme Hedefleri

• Yapay zekâ yaşam döngüsünün 10 adımını tanımlar.
• Yapay zekâ yaşam döngüsünün 10 adımını sıralar.
• Doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1 skoru ve RMSE gibi temel metrikleri tanımlar.
• A/B testini tanımlayabilecek ve A/B testinde kullanılan temel metrikleri hatırlar.
• Yapay zekâ geliştirme sürecinde karşılaşılan temel güçlükleri belirler.
• Veri kalitesinin yapay zekâ modellerinin doğruluğu üzerindeki etkisini açıklar.
• Model karmaşıklığında doğru dengeyi kurmak için model karmaşıklığının etkilerini kavrar.
• Model karmaşıklığı sorununu aşmak için kullanılabilecek başlıca yöntemleri yorumlar.
• Hiperparametre ve değerlendirme metriği kavramlarını tanımlar.
• Yapay zekâda şeffaflığın önemini açıklar.
• Yapay zekâ sistemlerinde ölçeklenebilirliğin önemini ve karşılaşılan temel zorlukları belirler.

Neler Öğreneceksiniz?

Bu bölümde; işletmelerin yapay zekâyı stratejik bir araç olarak nasıl konumlandıracağı ele alınmaktadır. Yapay zekâ fırsatlarını belirleme, verimliliği artırma ve müşteri deneyimini iyileştirme yöntemleri incelenmektedir. Ayrıca, yapay zekânın etik kullanımı, veri gizliliği standartları ve dünya genelindeki yasal düzenlemelere (AB Yapay Zekâ Yasası vb.) uyum süreçleri hakkında kritik bilgiler sunulmaktadır. Bölüm sonunda, teknolojik yenilik ile yasal sorumluluk arasındaki dengenin nasıl kurulacağı aktarılmaktadır.

Bu Bölümde Öğrenecekleriniz

• İş Dünyasında Yapay Zekânın Uygulanması
• Yapay Zekâ Girişimleri İçin Yatırım Getirisini (ROI) Değerlendirme
• Yapay Zekâyı İş Hedefleriyle Uyumlu Hâle Getirme
• Yapay Zekâ Ne Zaman Kullanılmalı Ne Zaman Kullanılmamalı?
• Yapay Zekâ Ekibi Oluşturma
• İş Yerinde İşbirliğini Güçlendirme
• Yapay Zekâ Etiği ve Hukuki Düzenlemeler
• Veri Gizliliği ve Güvenliği
• Yapay Zekâda Yasal Düzenlemeler

Öğrenme Hedefleri

• Yapay zekâ fırsatlarını belirlemedeki temel noktaları açıklar.
• Yapay zekâ fırsatlarını belirlemek için çerçevede yer alan adımları sıralar.
• Yapay zekâ uygulamalarının belirlenen iş zorluklarıyla nasıl eşleştiğini açıklar.
• Yapay zekâ projelerinde ROI kavramını ve hesaplama yöntemlerini hatırlar.

Neler Öğreneceksiniz?

Bu bölümde; yapay zekâ teknolojilerindeki en güncel gelişmeler ve geleceği şekillendiren trendler ele alınmaktadır. Özellikle metin, görsel ve ses üretebilen Üretken Yapay Zekâ (Generative AI) teknolojisinin iş süreçlerine entegrasyonu ve yaratıcı endüstrilerdeki rolü incelenmektedir. Ayrıca yapay zekânın sağlık hizmetlerine erişim, kişiselleştirilmiş eğitim ve küresel sürdürülebilirlik gibi toplumsal fayda odaklı kullanım alanları ile nadir hastalıkların teşhisi gibi ileri seviye teknik uygulamalar hakkında vizyoner bilgiler sunulmaktadır.

Bu Bölümde Öğrenecekleriniz

• İş Dünyasında Yapay Zekânın Güncel Trendleri
• Yapay Zekâ Temsilcileri (Agent): İş Dünyasındaki Yeni Yardımcınız
• Büyük Dil Modelleri (LLM'ler)
• Yapay Zekânın Küresel Sorunlar ve Sürdürülebilirlikteki Rolü
• Küresel Sağlık ve Sosyal Sorunlara Yapay Zekâ ile Çözümler

Öğrenme Hedefleri

• Üretken yapay zekânın ne olduğunu ve işlevlerini tanımlar.
• Büyük Dil Modellerinin özelliklerini, faydalarını ve kullanım alanlarını açıklar.
• Yapay zekâ temsilcileri kavramını açıklar.
• Yapay zekâ temsilcilerinin işlevlerini belirler.

Neler Öğreneceksiniz?

Bu bölümde; yapay zekânın iş gücü üzerindeki dönüştürücü etkileri ve geleceğin çalışma modelleri ele alınmaktadır. Yapay zekânın tekrarlayan görevleri nasıl otomatiğe bağladığı, hangi yeni becerilere ihtiyaç duyulduğu ve mevcut rollerin nasıl evrildiği detaylandırılmaktadır. Ayrıca, çalışanların verimliliğini artırmak için yapay zekâyı bir tehdit değil, bir "iş ortağı" olarak nasıl konumlandırabilecekleri ve bu süreçte sürekli eğitimin önemi vurgulanmaktadır.

Bu Bölümde Öğrenecekleriniz

• Yapay Zekânın Çalışanlara Etkisi
• İnsan & Yapay Zekâ İş Birliği
• Yapay Zekâ Dünyasında Öne Çıkmak ve Başarılı Olmak

Öğrenme Hedefleri

• Yapay zekânın iş rollerini nasıl dönüştürdüğünü örneklerle açıklar.
• İnsan-yapay zekâ iş birliğinin temel özelliklerini açıklar.
• Yapay zekâ odaklı iş dünyasında başarılı olmak için öne çıkan stratejileri sıralar.