Bilişim Vadisi, Muallim Mah. Deniz Cad. No: 143/5 A1 Blok Kat:7/69 Gebze/KOCAELİ

Novelty Hakkında

Bağlantılarımız

Makine Öğrenmesi Eğitimi

Makine Öğrenimi ile Kariyerinizi Şekillendirin

Makine öğrenimi, gelecekte her sektörde daha da yaygın hale gelecek bir teknoloji. Bu eğitimde, makine öğrenimini öğrenerek kariyeriniz için gerekli becerileri kazanabilirsiniz.

Makine Öğrenmesi Eğitimi

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenmesi, bilgisayarların belirli bir görevi gerçekleştirmek için verilerden öğrenmesini sağlayan bir yapay zekâ dalıdır. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda veri kullanarak, belirli bir probleme özgü modeller oluşturur ve bu modeller, yeni verileri işlemek ve doğru sonuçları üretmek için kullanılır.

Makine öğrenmesi, verilerdeki gizli yapıları keşfetmek ve karmaşık problemleri çözmek için kullanılabilir. Geleneksel programlama yöntemleri, belirli bir görevi gerçekleştirmek için programcılar tarafından belirli adımların yazılmasını gerektirirken, makine öğrenmesi, bilgisayarların veri analizi yaparak öğrenmesini ve bu verilere dayanarak doğru sonuçlar üretmesini sağlar.

Nerelerde ve Ne Amaçlarda Kullanılabilir?

Görüntü ve Ses İşleme

Makine öğrenimi, görüntü ve ses işleme alanında birçok uygulama için kullanılır. Örneğin, görüntü tanıma, yüz tanıma, nesne tespiti, ses tanıma, konuşma tanıma ve diğerleri gibi uygulamalar makine öğrenimi algoritmaları kullanarak gerçekleştirilebilir.

Doğal Dil İşleme

Makine öğrenimi, doğal dil işleme alanında da kullanılır. Bu alanda, örneğin, metin sınıflandırma, metin özetleme, dil çevirisi, soru-cevap sistemleri ve diğer uygulamalar gerçekleştirilebilir.

Endüstriyel Otomasyon

Makine öğrenimi, endüstriyel otomasyon gibi birçok alanda kullanılır. Örneğin, üretim hatlarındaki arızaların tespiti, robotik sistemlerin kontrolü, enerji verimliliğinin artırılması gibi uygulamalar yapılabilir.

Sürücüsüz Araçlar

Makine öğrenimi, sürücüsüz araçlar gibi otomotiv uygulamalarında kullanılır. Örneğin, araçların çevresel algılama ve karar verme süreçleri makine öğrenimi algoritmaları kullanarak gerçekleştirilebilir.

Oyun Geliştirme

Makine öğrenimi, oyun geliştirme alanında da kullanılır. Örneğin, oyun yapay zekası, oyun karakterlerinin davranışları, oyun deneyimini kişiselleştirmek gibi uygulamalar yapılabilir.

Güvenlik

Makine öğrenimi, güvenlik alanında birçok uygulama için kullanılır. Örneğin, kimlik doğrulama, siber saldırı tespiti, spam filtreleme, kötü amaçlı yazılım tespiti gibi uygulamalar gerçekleştirilebilir.

Eğitimimizin İçeriği

19 Bölüm

Makine öğrenimi nedir? türleri nelerdir? 1. Bölüm
Makine öğreniminde kullanılan temel kavramlar ve terimler 2. Bölüm
Gözetimli, gözetimsiz ve takviyeli öğrenme nedir? 3. Bölüm
Karar ağaçları, destek vektör makineleri, sinir ağları ve k-means 4. Bölüm
Modelleri karşılaştırmak ve en iyi sonuçları elde etme 5. Bölüm
Verileri eğitim, doğrulama ve test setlerine ayırma 6. Bölüm
Makine öğrenimi ve istatistik arasındaki farklar ve benzerlikler 7. Bölüm
Analog ve dijital filtrelerin tasarımı, uygulanması, karşılaştırılması 8. Bölüm
Overfitting ve underfitting Modelin aşırı veya yetersiz uyumlu olması 9. Bölüm
Modelin hiper parametrelerinin belirlenmesi en iyi değerin tespiti 10. Bölüm
Doğruluk, hassasiyet, özgüllük ve F1 puanı gibi performans metrikleri 11. Bölüm
Görüntü tanıma, doğal dil işleme, ses tanıma, spam filtreleme vb. 12. Bölüm
Büyük veri setleriyle çalışırken karşılaşılan zorluklar ve çözümler 13. Bölüm
Yapay sinir ağları, evrişimli sinir ağları, rekürrent sinir ağları 14. Bölüm
TensorFlow, Keras, Scikit-Learn ve PyTorch gibi makine öğrenimleri 15. Bölüm
Eğitilmiş bir modelin diğer görevler için nasıl kullanılabileceği 16. Bölüm
Modellerinin güvenliği ve bu modellerin kötüye kullanımı 17. Bölüm
Makine öğrenimi uygulamaları ve modelleriyle ilgili etiği 18. Bölüm
İş, sağlık, ulaşım, eğitim ve diğer sektörlerde nasıl etkileri olacak? 19. Bölüm

Kimler için Uygun?

  • Bilgisayar mühendisliği, elektrik-elektronik mühendisliği, matematik, fizik, istatistik gibi teknik bilimlerde eğitim almış veya bu alanlarda çalışan kişiler
  • Veri analizi, büyük veri, yapay zeka, bilgisayarlı görü, nesne tanıma, doğal dil işleme gibi alanlarda çalışmak isteyen kişiler.
  • Programlama dilleri hakkında temel bilgiye sahip olan ve algoritma geliştirme konusunda ilerlemek isteyen kişiler.
  • Veri madenciliği ve veri analizi yapmak isteyen kişiler, yeni teknoloji keşfetmek isteyen araştırmacılar veya akademisyenler.

Sertifikalı Eğitim

Sinyal İşleme Sertifika

Eğitiminizi başarıyla tamamlayan katılanlarımıza novelty yapay zeka teknolojileri katılım sertifikası veriyoruz.

Makine Öğrenimi ile Kariyerini Şekillendirin

Bu işlemler, görüntü işleme alanındaki birçok farklı uygulama için kullanılır. Örneğin, tıbbi görüntüleme, robotik, endüstriyel görüntü işleme ve daha birçok alanda kullanılır.