7 Adımda Yapay Zeka Kursu, Veri Bilimi | Burada Kurs Var

Machine Learning ve Python: A’dan Z’ye Makine Öğrenmesi


3
3 points

1)Kursta Neler Var? 

Öncelikle bu kurs Data Science (Veri Bilimi) ve Artificial Intelligence (Yapay Zeka) konuları hakkında yeterli zorlukta (başlangıç düzeyi ötesinde) Türkçe kaynak olmadığını fark eden DATAI TEAM tarafından ücretsiz olarak sunulmaktadır. 7 adımlık yapay zeka kursu şu adımlardan oluşmaktadır:

  • Python
  • Data Science (Veri Bilimi)
  • Visualization Tools (Görselleştirme Araçları)
  • Machine Learning (Makine Öğrenmesi)
  • Deep Learning (Derin Öğrenme)
  • Statistical Learning (İstatistik)
  • Artificial Intelligence (Yapay Zeka)

Geçtiğimiz günlerde  Deep Learning (Derin Öğrenme) kursunun da yayınlanmasıyla birlikte 7 adımlık yapay zeka kursunun ilk 5 kursu tamamlanmış bulunmaktadır.  Deep Learning kursu yeni yayınladığı için henüz inceleme fırsatı bulamadım. Bu yüzden aşağıdaki görselde olduğu gibi ilk 4 kursun incelemesini sizlerle paylaşacağım. Şimdi sırasıyla bu kursların içeriğine bakalım.

– Python: Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)

Bu kurs 7 bölümlük yapay zeka yolculuğunun ilk bölümünü oluşturmaktadır. Python kursunun amacı yapay zeka algoritmalarını öğrenebilmek için gerekli python dili alt yapısını oluşturmaktır. Bu bağlantıdan kurs içeriğine erişebilirsiniz.

– Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi (2)

Bu kurs 7 bölümlük yapay zeka yolculuğunun ikinci bölümünü oluşturmaktadır. İlk bölümde oluşturduğunuz Python altyapınızı kullanarak Python dili ile veri biliminin nasıl yapıldığını öğreneceksiniz. Ayrıca kursun ilk bölümünde geniş bir şekilde Kaggle platformunun tanıtımına yer verilerek bu platformu nasıl kullanacağınız hakkında gerekli bilgilendirmelerde yapılmıştır. Bu bağlantıdan kursun içeriğine erişebilirsiniz.

– Data Visualization: A’dan Z’ye Veri Görselleştirme(3)

Bunlar da İlginizi Çekebilir  Her Seviyeye Uygun Uçtan Uca Veri Bilimi, Knime ile

Bu kurs 7 bölümlük yapay zeka yolculuğunun üçüncü bölümünü oluşturmaktadır. Data Visualization bölümünde Python dili ile veri görselleştirmenin nasıl yapılacağını birçok veri görselleştirme kütüphanesi yardımıyla öğrenmiş olacak ve Python ile Seaborn, Plotly ve Matplotlib konularında temellerinizi atacaksınız. Bu bağlantıdan kursun içeriğine erişebilirsiniz.

-Machine Learning ve Python: A’dan Z’ye Makine Öğrenmesi (4)

Bu kurs 7 bölümlük yapay zeka yolculuğunun dördüncü bölümünü oluşturmaktadır. Giriş bölümünde machine learning ve kullanım alanlarından bahsederken ilerleyen bölümlerde makine öğrenmesi ile pek çok sınıflandırma ve tahmin algoritmaları anlatılmaktadır.  Bu bağlantıdan kursun içeriğine erişebilirsiniz.

2)Hedef Kitlesi Kimlerdir?

  • Eğitim yada kariyerini veri bilimi (data science), makine öğrenmesi (machine learning) yada yapay zeka (artificial intelligence) alanlarında başlamak yada sürdürmek isteyenler
  • Python dilinde uzmanlaşmak isteyenler
  • Data Visualization (veri görselleştirme) alanında uzmanlaşmak isteyenler
  • Makine öğrenmesi konusunda uzmanlaşmak isteyenler
  • Yapay zeka temellerini oluşturmak isteyenler
  • Üniversite ve meslek seçiminde zorlanan ve makine öğrenmesi hakkında bilgi ve beceri sahibi olmak isteyenler
  • Makine öğrenmesini iş hayatında uygulamak isteyenler

Geri kalan kurslarında eklenmesiyle beraber bu liste uzayıp gidecektir 🙂

3) Bu Kursu Almak İçin Gereklilikler Nelerdir ?

  • Önceden herhangi bir programlama bilgisi ya da dilinin bilinmesine gerek yoktur. Çünkü ilk kurstan itibaren Python dili ve programlama konusunda gerekli bilgiler anlatılarak altyapı oluşturulmaktadır.
  • İnternet bağlantılı bir bilgisayara sahip olmak

Bunların dışında en önemli madde veri bilimine ve yapay zekaya duyulan bir tutku bu kursu almak için yeterlidir.

4)  Bu Kurs Size Ne Katacak ?

  • Eğer bir programlama bilginiz olmadan bu eğitim serisine başladıysanız Python öğrendikten sonra diğer dillere daha kolay adapte olacaksınız. Programlama mantığını oturtarak altyapınızı oluşturacaksınız.
  • Kurslar içerisinde verilen ödevleri Kaggle hesabınızda herkese açık (public) olarak yayınladığınızda tüm dünya ile projenizi paylaşmış olacaksınız. Örnek olması açısından kaggle hesabımda paylaştığım ilk projemi buraya bırakıyorum. “Introduction to Data Science ”
  • Veri bilimi temel kütüphanelerinden olan numpy, pandas ve matplotlib kütüphanelerini öğreneceksiniz.
  • CV’nize almış olduğunuz kursların içeriğini (machine learning, data science …) ve yapmış olduğunuz projeleri yazabileceksiniz.
  • Makine öğrenmesi kursuyla birlikte pek çok sınıflandırma algoritmalarını kullanabileceksiniz. Ve bunları gerçek hayat probemlerine uygulayabileceksiniz.
  • Data Visualization (veri görselleştirme) kursunda Python dili ile veri görselleştirmenin nasıl yapıldığını öğreneceksiniz.
  • Günümüzün en çok ilgi gören ve gün geçtikçe önemi artan Yapay Zeka ve Derin Öğrenme konularında bilgi sahibi olacaksınız.
Bunlar da İlginizi Çekebilir  React Native ile Mobil Uygulama Yapın!

5) Kursu Satın Alanlar Ne Dedi ?  

 

6)Sizin Kurs Hakkındaki Görüşleriniz Nedir ? 

Kurs hakkında bu kadar bilgi verdikten sonra kendi yorumumu yapacak olursam çok keyifle takip ettiğim bir kurs oldu diğer dersleri dört gözle bekliyorum 🙂  Gereksiz detaylara boğulmadan, hedefe yönelik adım adım ilerleyebileceğiniz, kolay takip edilebilir, zengin içerikli bir kurs olduğunu söyleyebilirim. Ayrıca “Yapay Zeka” için çok güzel bir türkçe kaynak.

Benim yorumlarım bu şekilde sizde eğitimi izledikten sonra görüşlerinizi yorum kısmından belirtirseniz bu kursu izlemeye başlayacak olan arkadaşların fikir sahibi olmalarını sağlayabilirsiniz. Diğer kursların incelemesi için takipte kalın 🙂

 

Kursu satın almak isterseniz BURADAN ulaşabilirsiniz.

 


Beğendin mi? Arkadaşlarınla Paylaş!

3
3 points

Senin Düşüncen Nedir?

hate hate
0
hate
confused confused
0
confused
fail fail
0
fail
fun fun
0
fun
geeky geeky
0
geeky
love love
0
love
lol lol
0
lol
omg omg
0
omg
win win
0
win

0 Comments

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Format Seçin
Makale
Görseller ile oluşturabileceğiniz metinler
Liste
Klasik internet listeleri