İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
- 1. Yapay Zekanın Unsurları
- 2. Veri Bilimi, Yapay Zeka ve Geliştirme için Python
- 3. Herkes için yapay zeka
- 4. İyilik için Yapay Zeka
- 5. Herkesin Uzmanlaşması için Yapay Zekanın Temelleri
- 6. Yapay Zeka A'dan Z'ye 2023
- 7. Yapay Zekaya (AI) Giriş
- 8. Makine Öğrenimi Uzmanlığı
- 9. Derin Öğrenme Uzmanlığı
- 10. Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi için Matematik
- 11. IBM Uygulamalı Yapay Zeka Profesyonel Sertifikası
- 12. Bilgisayarla Görme ve Görüntü İşlemeye Giriş
- 13. Modern Yapay Zeka Ustalık Sınıfı: 6 Proje Oluşturun
- 14. Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ile Yapay Zeka
- 15. Derin Öğrenme A'dan Z'ye 2023
- Sonuç
Giderek daha bağlantılı ve veri odaklı bir dünyada yapay zekanın gelişi, insan zekasının bir anıtıdır.
İnsan zekasının makine simülasyonuna dayanan yapay zekanın özü, geniş bir uygulama yelpazesinde yer buluyor ve endüstrilerde yıkıcı ilerlemelere yol açıyor.
Etki, AI destekli teşhislerin erken hastalık teşhisi sağladığı sağlık hizmetlerinden eğitim, finans ve ötesine kadar uzanan önemli ve geniş kapsamlıdır.
Veri analizinde düzenli iş ilerlemelerinin otomasyonu ve iyileştirme olasılığı kullanıcı deneyimleri bunlar yapay zekanın parlak bir şekilde parladığı alanlardan sadece birkaçı.
Yapay zeka alanının doğasında var olan dinamik, sürekli öğrenmeye yönelik bir bağlılığa ihtiyaç duyuyor. Akla gelebilecek olanın sınırları bulanıklaşmaya devam ederken, gelişen süreçler ve teknoloji konusunda güncel kalmak sadece tavsiye edilmekle kalmıyor, aynı zamanda gerekli.
Bu, iş yerindeki inovasyonun hızlı karakterinin altını çizen, dünün keşiflerinin çok geçmeden bugünün standartları haline geldiği bir alandır. Devam eden iyileştirmelerle dolu bir alanda hiç bitmeyen ilgi arayışı, sürekli gelişen bir öğrenme deneyimine olan ihtiyacı vurguluyor.
Dahası, yapay zeka bilgisine olan ihtiyacın artmasıyla birlikte, hırslı mühendislerin bu ilginç bilimin özüne inmeleri konusunda bir aciliyet duygusu ortaya çıkıyor.
Karmaşıklığı deşifre etme olasılığı makine öğrenme, derin öğrenme ve sinir ağları cezbediyor.
Ancak yapay zekada ustalaşmaya giden yol, özellikle de yolun başında olanlar tarafından sıklıkla zor görülüyor. İşte bu noktada iyi yapılandırılmış eğitim kurslarının önemi ortaya çıkıyor.
Yapay zeka eğitimi alanına ilerledikçe, istekli öğrenci akınını karşılamak için çok sayıda kurs ortaya çıktı.
Farklı öğrenme hızlarına ve ön bilgilere göre uyarlanan bu kurslar, öğrenme eğrisini düzleştirmeye çalışarak yapay zekaya girişi daha az korkutucu hale getiriyor.
Yeni başlayanlar için özenle seçilmiş yapay zeka kursları koleksiyonu, bu ilgi çekici alana geçişte bir basamak görevi görüyor. Güçlü bir temel oluşturmayı amaçlayan bu kurslar, çok yönlü bir bilgi sağlamak için çok çeşitli yapay zeka fikirlerini kapsar.
Temel kavramları açıklığa kavuşturuyor, uygulamalı deneyim sunuyor ve yapay zekanın gerçek dünyadaki uygulamalarına bir bakış sunuyor.
Düzenli bir öğrenme rotasına başlamak, olasılıklarla dolu bir geleceğe kapı açmak gibidir. Yapay zekada ustalaşmaya giden yol, doğru koçlukla hem heyecan verici hem de ödüllendirici olabilir.
Aşağıdaki seçilmiş Yapay Zeka kursları koleksiyonu, güçlü bir temel sağlamak, ilgi kıvılcımını alevlendirmek ve yapay zekanın heyecan verici dünyasında tatmin edici bir yolculuğa zemin hazırlamak üzere tasarlanmıştır.
1. AI Öğeleri
MinnaLearn ve Helsinki Üniversitesi, The Elements of AI (Yapay Zekanın Unsurları) adı verilen devrim niteliğinde bir dizi ücretsiz çevrimiçi kurs oluşturdu.
Amacı yapay zekanın gizemini açığa çıkarmak ve geçmişi ne olursa olsun geniş bir yelpazedeki insanların onu anlamasını sağlamaktır. Kursta iki ana bölüm bulunmaktadır.
İlk bölüm olan "Yapay Zekaya Giriş", önceden herhangi bir programlama bilgisi veya ileri düzey aritmetik gerektirmeyen basit bir modüldür. Yapay zeka, sunduğu olanaklar ve günlük yaşamlarımızı nasıl etkilediği hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen herkes için idealdir.
Bu bölüm yapay zekanın temellerini anlamak için güçlü bir temel sağlar. İkinci bölüm olan "Yapay Zeka Oluşturmak", yapay zeka teknikleri oluşturmayı mümkün kılan algoritmaları daha ayrıntılı olarak inceliyor.
Bu daha teknik derse tam katılım için Python programlamaya ilişkin bazı temel bilgilerin edinilmesi tavsiye edilir.
Yapay zeka geliştirme uygulamalarında daha ileri gitmek ve temellerin ötesine geçmek isteyen kişiler için mükemmeldir.
Yapay Zekanın Unsurları, yapay zeka bilgisini demokratikleştirmeye ve güçlendirmeye olan bağlılığıyla öne çıkıyor. Yapay zekanın tüm ayrıntılarını öğrenmek, onun çeşitli endüstrilerdeki potansiyel uygulamalarını kavramak kadar önemli değil.
Kurs, yapay zekanın sadece mühendisler için değil, teknolojinin geleceğiyle ilgilenen herkes için olduğunu vurguluyor ve teknolojinin çeşitli kullanımlarını teşvik ediyor.
2. Veri Bilimi, Yapay Zeka ve Geliştirme için Python
“Python için Veri BilimIBM tarafından üretilen ve Coursera'da bulunan "Yapay Zeka ve Geliştirme" kursu, öğrencileri Python programlama dünyasıyla tanıştırmayı amaçlayan kapsamlı bir kurstur.
Özellikle veri bilimi, yapay zeka ve geliştirme alanlarında.
Başlangıç seviyesindeki bu kursun formatı sayesinde, önceden programlama uzmanlığınız olmasa bile Python'da programlamayı birkaç saat içinde öğrenebilirsiniz.
Kurs boyunca değişkenleri, veri yapılarını, ifadeleri ve veri türlerini kapsayan temel Python anlayışını edineceksiniz.
Python programlama mantığında dallanma, döngüler, işlevler, nesneler ve sınıflar konusunda uzmanlaşacaksınız. Veri analizi ve manipülasyonu için çok önemli olan Pandas, Numpy ve Beautiful Soup gibi Python kütüphanelerinin kullanımı da derste ele alınmaktadır.
Bu kursun pratik metodolojisi ayırt edici özelliklerinden biridir. Uygulamalı laboratuvarlar sırasında Jupyter Dizüstü Bilgisayarlar, yeni edindiğiniz bilgileri uygulamaya koyabileceksiniz.
Gerçek verilerle ilgilenmenize ve gerçek sorunları çözmenize olanak sağladığı için bu pratik deneyim paha biçilemez.
Kursu bitirdiğinizde basit programlar oluşturmak, verilerle etkileşimde bulunmak ve günlük işleri otomatikleştirmek için Python'u kullanma konusunda güven kazanacaksınız.
Dahil olmak üzere çok çeşitli endüstriler yazılım geliştirme, veri mühendisliği, yapay zeka, DevOps ve veri bilimi ve analitiği, edindiğiniz becerilerden yararlanabilir.
3. Herkes için yapay zeka
Deeplearning.ai tarafından sağlanan "Herkes için Yapay Zeka" kursu, yapay zekanın devrim niteliğindeki potansiyelini ayrıntılara takılıp kalmadan öğrenmek isteyen herkes için tasarlandı.
Bu kurs, yapay zekanın toplumsal ve ticari sonuçları konusunda size yol gösterirken aynı zamanda neyi başarabileceği ve neyi başaramayacağı konusunda kapsamlı bir anlayış sunar.
Kişinin teknik uzmanlığı ne olursa olsun, yapay zeka ilkelerini açığa çıkarmayı ve onları daha geniş bir kitle için anlaşılır kılmayı amaçlamaktadır.
Kurs sırasında, yapay zekanın son zamanlarda büyük ilgi gören iki alanı olan makine öğrenimi ve derin öğrenmenin iç işleyişi hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz.
Ek olarak, yapay zekanın çeşitli sektörlerdeki yararlı kullanımlarını gösteren gerçek dünyadaki vaka çalışmalarını inceleyeceksiniz.
Öğrencilerin kendi alanlarında akıllıca kararlar vermeye hazır olmalarını sağlamak için kurs aynı zamanda yapay zekayı çevreleyen etik sorunları da ele alıyor.
“Herkes için Yapay Zeka”da yapay zekanın ticari sonuçlarına odaklanmak, onun en dikkate değer bileşenlerinden biridir.
Katılımcılar, veri merkezli bir şirket yaratmaya yönelik taktikler hakkında bilgi sahibi olacak ve yapay zeka devrimini kendi firmalarında başarıyla nasıl gerçekleştireceklerini öğrenecekler.
Öğrenciler bu kurstan, alanı temel olarak kavramanın yanı sıra, yapay zeka odaklı yöntemleri mesleki faaliyetlerinde uygulamak için gerekli becerilerle mezun olacaklar.
4. iyi için yapay zeka
"İyilik için Yapay Zeka" kursu, deeplearning.ai'nin zorlu küresel sorunları çözmek için yapay zekayı kullanmayı amaçlayan son teknoloji ürünü bir girişimidir.
Bu kurs, gerçek dünyada yararlı etkiler yaratmak için bilgisayar ve insan zekasını birleştiren yetenekler geliştirmek için nadir bir şans sunuyor.
Profesyoneller, öğrenciler ve toplumu ve çevreyi iyileştirme konusunda istekli olan herkesin kolayca anlayabileceği şekilde tasarlanmıştır.
Kurs boyunca yapay zeka projeleri oluşturmaya yönelik metodik bir temel öğreneceksiniz.
Biyolojik çeşitliliğin izlenmesi, rüzgar enerjisi, hava kirliliği ve afet yönetimine odaklanan projeler için verileri değerlendirecek ve yapay zeka modelleri oluşturacaksınız.
Size AI uygulamaları hakkında pratik bir kavrayış sağlamak için kursta ayrıca halk sağlığı, iklim değişikliği ve afet yönetimi ile ilgili gerçek dünyadaki vaka çalışmaları da inceleniyor.
Rüzgar enerjisi üretiminin öngörülebilirliğini artırmak için bir yapay zeka modelinin nasıl oluşturulacağını keşfedeceksiniz. Bilgisayar görüşü Biyolojik çeşitliliğin izlenmesi için hayvanları tanımaya ve sınıflandırmaya yönelik teknikler ve sinir ağlarını kullanarak hava kalitesini değerlendirme.
Ders ayrıca felaketlerden sonra iletilen metin mesajlarında doğal dil işleme tekniklerinin kullanılmasını ve uydu fotoğrafları kullanılarak hasar değerlendirmesi için bir görüntü sınıflandırma hattının geliştirilmesini de kapsamaktadır.
İyi proje çerçevesi için AI, Jupyter Not Defterleri, bilgisayarlı görme, denetimli makine öğrenimi, doğal dil işleme, keşfedici veri analizi ve daha fazlası edineceğiniz beceriler arasındadır.
Kursun bitiminde, İyilik için Yapay Zeka projeleri üzerinde çalışmak ve çevresel ve insani amaçlar için Yapay Zeka kullanan ürünler yaratmak için gerekli beceri ve bilgilere sahip olacaksınız.
5. Herkesin Uzmanlığına Yönelik AI Temelleri
IBM'in Coursera'da sunduğu kapsamlı "Herkes İçin Yapay Zeka Temelleri Uzmanlığı" kursunun amacı, öğrencilere yapay zeka (AI) alanı hakkında bilgi vermektir. Bu uzmanlık, programlama bilgisine ihtiyaç duymaz ve yapay zeka konusunda çok az deneyimi olan veya hiç deneyimi olmayanlar için tasarlanmıştır.
Yapay zekanın toplum ve işletmeler üzerindeki etkileri ve devrim niteliğindeki olanakları hakkında bilgi edinmek isteyen öğrenciler için burası harika bir başlangıç noktasıdır.
Uzmanlığı oluşturan üç ders, her biri yapay zekanın farklı bir alanına odaklanıyor. İlk ders olan “Yapay Zekaya (AI) Giriş”te öğrencilere teknoloji, kullanım alanları ve toplumu nasıl değiştirdiği hakkında genel bir anlayış veriliyor.
Yapay zeka etiği hakkında bilgi sahibi olacaksınız, derin öğrenme, sinir ağları, makine öğrenimi ve diğer ilgili konular.
"IBM Watson Kullanarak Yapay Zekayı Kullanmaya Başlamak" başlıklı ikinci kurs, Watson yapay zeka hizmetlerinin kullanımlarını ele alıyor.
Watson Studio gibi programları kullanarak bir çalışma ortamında görevleri nasıl en üst düzeye çıkaracağınızı ve verimliliği nasıl artıracağınızı keşfedeceksiniz. IBM Watson Hizmetlerinin yapay zeka yaşam döngüsü içindeki özellikleri ve işlevleri de bu kursta ele alınmaktadır.
Son kurs olan "Programlama Olmadan Yapay Zeka Destekli Sohbet Robotları Oluşturma", kod yazmaya gerek kalmadan sohbet robotları oluşturmaya odaklanıyor.
Sohbet robotlarının avantajları, kullanıcı dostu bir sohbet robotu oluşturmak için Watson Assistant'ın nasıl kullanılacağı ve bunun bir web sitesine nasıl entegre edileceği ele alınacaktır.
Uzmanlık sırasında bir dizi uygulamalı kod görevini tamamlayacaksınız. Bir web sitesinde Watson AI destekli bir müşteri destek sohbet robotu, sonunda oluşturulacak, test edilecek ve uygulanacaktır.
6. Yapay Zeka A'dan Z'ye 2023
Hassas bir şekilde tasarlanmış "Yapay Zeka AZ 2023" kursu, Yapay Zeka (AI) dünyasının derinliklerine inmenize olanak tanıyan bir bilgi hazinesinin kilidini açar.
Bu kurs size en başından itibaren temel bilgileri vererek güçlü bir temel oluşturulmasını sağlar.
Yapay zekanın karmaşıklıkları siz ilerledikçe ortaya çıkar ve bu yenilikçi teknolojinin güçlü potansiyeline ilişkin bir içgörü sağlar. Kurstaki her modül, ilerici öğrenmeyi kolaylaştırmak amacıyla bir öncekinin üzerine inşa edilir.
Bu, öğrenme yörüngenize hız kazandırır ve karmaşık yapay zeka kavramlarının çok daha kolay özümsenmesini kolaylaştırır. Burada, hem ilgi çekici hem de oldukça algılayıcı olan pratik ödevler, anlayışınızı geliştirmek için kullanılır.
Gerçek dünya verileriyle çalışma fırsatına sahip olacaksınız ve bu verilerden değerli bilgiler çıkarmanın zorluğundan heyecan duyacaksınız.
Bu ders, gerçek dünyadaki uygulamalar yoluyla teorik fikirleri açığa çıkarma kapasitesi nedeniyle öne çıkıyor. Sadece pasif bir bilgi tüketicisi olmak yerine canlı bir öğrenme ortamına itiliyorsunuz.
Bu kursta eleştirel düşünme ve problem çözme yeteneğinizi test edecek çeşitli engeller bulunmaktadır.
Bu kurs, gerekli bilgiyi sağlamanın yanı sıra, sizi bu bilgileri başarılı bir şekilde kullanmanız için gerekli becerilerle donatır.
7. Yapay Zekaya Giriş (AI)
Coursera'nın “Yapay Zekaya Giriş (AI)” dersini alarak kendinizi yapay zekanın büyüleyici alanına kaptırın.
Bu kurs, yapay zekanın temel fikirlerine güçlü bir temel sağlar ve alanın derinlemesine anlaşılmasının yolunu açar.
Yapay zekanın birçok yönünü dikkatlice ortaya çıkaran titiz bir öğrenme rotasından baştan itibaren yönlendiriliyorsunuz.
Materyallerin kursta düzenlenme şekli, bilginin kademeli olarak oluşturulmasını ve her modülün doğal olarak bir sonrakine akmasını sağlar.
Bu iyi düşünülmüş yöntem, öğrenmeyi kolaylaştırmanın yanı sıra yapay zeka kavramlarının derinlemesine anlaşılmasını da teşvik eder.
Program, derin öğrenme, makine öğrenimi, sinir ağları ve daha fazlasını içeren çok çeşitli konuları kapsar.
Yapay zekanın kalbine iniyorsunuz ve akıllı sistemlere güç veren mekanizmaları araştırıyorsunuz; sadece yüzeysel bir bakış atmıyorsunuz.
Kurs, öğrenmeye uygulamalı bir yaklaşım sağlayan pratik alıştırmalarla doludur. Gerçek dünyadaki veri kümeleriyle etkileşime geçmek, size sunulan büyüleyici ve öğretici bir deneyimdir.
Kurs sizi pasif bir öğrenciye indirgemeyen ilginç, dinamik bir öğrenme ortamına zorlanırsınız.
Dersin amacı eleştirel düşünme ve problem çözme yeteneğinizi test etmektir. Bilgiyi gerçek dünyadaki ilgili durumlarda uygulamak, onu almak kadar önemlidir.
8. Makine Öğrenimi Uzmanlığı
Stanford Üniversitesi ve DeepLearning.ai, Makine Öğrenimi Uzmanlığı sağlar.
Coursera tarafından sunulan eksiksiz AI programı, öğrencilere AI teorisinde sağlam bir temel sağlamanın yanı sıra yararlı makine öğrenimi yetenekleri de sağlamayı amaçlamaktadır.
Bu uzmanlığa katılanlar çok çeşitli makine öğrenimi konularını keşfedecekler. Başlangıçta, oluşturmak için NumPy ve scikit-learn gibi iyi bilinen Python araçlarını kullanacaklar makine öğrenimi modelleri.
Kursta hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme stratejileri ele alınmaktadır.
Denetimli öğrenmeyi kullanarak lojistik ve doğrusal regresyon gibi ikili sınıflandırma ve tahmin sorunlarına yönelik modellerin nasıl oluşturulacağını ve eğitileceğini öğreneceksiniz. Ek olarak, çok sınıflı sınıflandırma için TensorFlow'u kullanarak pratik sinir ağı eğitimi alacaksınız.
Ders, denetimsiz öğrenme bağlamında kümeleme ve anormallik tespitini kapsamakta ve öğrencilere etiketli yanıtları olmayan verilerle çalışmak için ihtiyaç duydukları araçları sağlamaktadır.
Uzmanlık ayrıca güçlendirilmiş ağaçlar, rastgele ormanlar ve karar ağaçları gibi ağaç topluluğu tekniklerini de içerir.
Bu dersin içerik tabanlı derin öğrenme teknikleri ve işbirlikçi filtreleme stratejileri aracılığıyla öneri sistemleri geliştirmeye verdiği önem, dersin ayırt edici özelliklerinden biridir.
Ek olarak derin takviye öğrenme modelleri sizlerle buluşturuyoruz. Uzmanlığın odak noktası, öğrenci tarafından oluşturulan modellerin gerçek dünyadaki görevlere ve verilere çok uygun olduğunu garanti eden makine öğrenimi geliştirmedeki en iyi uygulamalardır.
Programdan, temel makine öğrenimi fikirlerine ilişkin sağlam bir kavrayışa sahip olmanın yanı sıra, gerçek dünyadaki zor sorunların üstesinden gelmek için bu yöntemleri kullanmak için gerekli uygulamalı becerilerle mezun olacaksınız.
9. Derin Öğrenme Uzmanlığı
DeepLearning.AI'nin Derin Öğrenme Uzmanlığı, öğrencilere derin öğrenme ve yapay zekayı tanıtan giriş niteliğinde bir müfredattır.
Makine öğrenimi öncüsü Andrew Ng tarafından öğretilen bu çevrimiçi kursun basit, kısa ve temposunu kendi belirlediği yapısı, yapay zeka macerasına yeni başlayan bireylerin erişebilmesini sağlıyor.
Sinir ağlarının temel fikrinden başlayarak, bu uzmanlık alanında çeşitli derin öğrenme konularını inceleyeceksiniz.
Bir sinir ağı mimarisinin temel bileşenlerinin yanı sıra tamamen bağlantılı derin sinir ağlarının nasıl inşa edileceği, eğitileceği ve kullanılacağı hakkında bilgi edineceksiniz.
Ders ayrıca derin öğrenme uygulamalarının temelini oluşturan temel teknolojik gelişmeleri de araştırıyor. İlerledikçe yapay zeka projelerinizi başlatmak ve sektörle alakalı bir portföy oluşturmak için yararlı stratejiler öğreneceksiniz.
TensorFlow, transformatörler, evrişimli sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları, yapay sinir ağları ve Python programlamanın tümü bu uzmanlık kapsamında ele alınmaktadır.
Uzun kısa süreli bellek (LSTM), dikkat modelleri, doğal dil işleme, nesne algılama ve segmentasyon, yüz tanıma sistemleri, optimizasyon, hiperparametre ayarlama, makine öğrenimi, transfer öğrenimi, geri yayılım ve yüz tanıma sistemleri çalışacağınız diğer konular arasındadır.
Her biri derin öğrenmenin farklı bir yönüne odaklanan beş ders programın çerçevesini oluşturur.
Sinir ağları ve derin öğrenme, derin sinir ağı optimizasyonu, makine öğrenimi projesi organizasyon, evrişimli sinir ağları ve dizi modelleri birkaç örnektir.
Her kursun, derin öğrenmenin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını garanti edecek şekilde bir öncekinin üzerine inşa edilmesi amaçlanmaktadır.
10 Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi için Matematik
DeepLearning.AI'nin "Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi için Matematik" uzmanlığı, öğrencilere makine öğrenimi için gerekli temel matematik araç kutusunu sağlayan, başlangıç seviyesi dostu bir müfredattır.
Bu kurs, önkoşul olarak lise düzeyinde matematik gerektirdiğinden, makine öğrenimi ve veri bilimi alanındaki bir iş için matematiksel temellerini geliştirmek isteyen herkes için idealdir.
Bu kurs size matematik, doğrusal cebir, istatistik ve olasılık gibi temel matematik konularını öğretecektir. Bu temel yetenekler, etkili bir şekilde kavramak ve uygulamak için gereklidir. makine öğrenme algoritmaları.
Kurs üç bölüm halinde düzenlenmiştir: Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi için Doğrusal Cebir, Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi için Matematik ve Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi için Olasılık ve İstatistik.
Makine öğrenimi modellerini anlamak için gerekli olan vektörler, matrisler, doğrusal dönüşümler ve özdeğerler hakkında bilgi edinerek başlayacaksınız.
Kurs daha sonra kalkülüs konusunu ele alır ve size türevler, gradyanlar ve optimizasyon teknikleri hakkında bilgi verir. dereceli alçalmaBunların hepsi sinir ağlarının eğitimi için gereklidir.
Olasılık ve istatistik bölümünde rastgele değişkenler, Bayes teoremi, Gauss dağılımları ve hipotez testlerinin yanı sıra veri analizine yönelik istatistiksel araçlar hakkında bilgi edineceksiniz.
Kursun sonunda algoritmik davranışın temelini oluşturan matematiksel kavramlar ve bunların özel uygulamalara nasıl uyarlanacağı hakkında kapsamlı bilgi sahibi olacaksınız.
İşverenler bu yeteneklere değer verir ve makine öğrenimi mülakat sorularını çözmenize ve ideal işinizi bulmanıza yardımcı olacaklardır.
11 IBM Uygulamalı AI Profesyonel Sertifikası
Coursera'da bulunan IBM Uygulamalı Yapay Zeka Profesyonel Sertifikası, yapay zeka alanına başlamanıza yardımcı olmak için tasarlanmış kapsamlı bir müfredattır.
IBM uzmanları tarafından yürütülen bu kurs, yeni başlayanlar için idealdir ve önceden herhangi bir programlama veya yapay zeka bilgisi gerektirmez.
Haftada on saat olmak üzere üç aylık öngörülen tamamlanma süresiyle, kendi hızınızda öğrenmenize olanak tanıyacak kadar esnektir.
Bu kursta yapay zekayı (AI), kullanımlarını ve kullanım senaryolarını kapsamlı bir şekilde öğreneceksiniz.
Başlamak için yapay zekanın anlamını öğrenin ve derin öğrenme, makine öğrenimi ve sinir ağları gibi kavramları tanımlayın.
Herhangi bir programlama bilgisi olmadan web sitelerinde yapay zeka sohbet robotları ve sanal asistanlar oluşturmayı öğrenmek kursun özelliklerinden biridir.
Kurs; yapay zeka, makine öğrenimi, Python programlama, Watson AI, sohbet robotları, derin öğrenme ve uygulama programlama arayüzlerini (API'ler) kapsar.
Ayrıca kod yoluyla yapay zeka destekli çözümler oluşturmak için IBM Watson AI hizmetleri, OpenCV ve API'ler gibi teknolojileri araştırarak veri bilimine de gireceksiniz.
Uzmanlık alanı, her biri uygulamalı yapay zekanın farklı bir konusuna odaklanan altı dersten oluşur. Yapay zekaya giriş, yapay zeka destekli sohbet robotları oluşturma,
Veri bilimi için Python, Python ve Flask ile yapay zeka uygulamaları geliştirmek ve Watson API'lerini kullanarak yapay zeka uygulamaları oluşturmak işlenen konular arasında yer alıyor.
Her kurs bir öncekinin üzerine inşa edilecek ve uygulamalı yapay zekanın kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayacak.
12 Bilgisayarla Görme ve Görüntü İşleme'ye Giriş
IBM tarafından Coursera'da sunulan "Bilgisayarlı Görü ve Görüntü İşleme'ye Giriş" kursu, öğrencilere bilgisayarlı görü'nün büyüleyici alanını tanıtmayı amaçlayan, başlangıç seviyesi dostu bir kurstur.
Bilgisayarlı görmenin robotik, artırılmış gerçeklik ve sürücüsüz arabalar dahil olmak üzere çeşitli endüstrilerde uygulamaları vardır.
Python programlama ve lise aritmetiğine biraz aşinalık gerekli olsa da, bu kurs için ne makine öğrenimi ne de bilgisayarlı görme konusunda önceden uzmanlık gerekli değildir.
Bu derste bilgisayarlı görmenin birçok sektörde nasıl kullanıldığını açıklamanın yanı sıra görüntü işleme ve analiz yöntemlerini kullanarak bilgisayarlı görme sorunlarının nasıl çözüleceğini öğreneceksiniz.
Nesne tanımlama ve resim sınıflandırma gibi temel görüntü işleme görevlerini gerçekleştirmek için Python, Pillow ve OpenCV'yi kullanacaksınız.
Denetimli öğrenme yaklaşımlarıyla görüntü sınıflandırıcı yapmak, derste işlenen diğer bir konudur. Kurs yapısını altı modül oluşturur ve her biri ayrı bir görüntü işleme ve bilgisayarlı görme alanına odaklanır.
Bunlar arasında bilgisayar görüşüne genel bakış, nesne tanıma, makine öğrenimi resim sınıflandırması, OpenCV ve Pillow kullanılarak görüntü işleme, sinir ağları ve derin öğrenme ve trafik işaretleri sınıflandırmasına ilişkin bir proje vakası gibi konular yer alır.
Bu ders, uygulamalı öğrenmeyi yalnızca teorik anlayıştan ziyade vurgular. Pratik projeler üzerinde çalışarak, görüntü işleme ve bilgisayarla görme becerilerinizi gösteren başarılarınızın bir portföyünü geliştireceksiniz.
Jupyter Labs ve ücretsiz bir bilgisayarlı görme öğrenme kaynağı olan Bilgisayarlı Görme Öğrenme Stüdyosu (CV Studio), laboratuvarlarda birleştirilecek.
CV Studio ile kendi benzersiz görüntü sınıflandırıcınızı ve algılama modellerinizi yükleyebilir, eğitebilir ve test edebilirsiniz.
13 Modern Yapay Zeka Ustalık Sınıfı: 6 Proje Oluşturun
Udemy'deki "Modern Yapay Zeka Ustalık Sınıfı: 6 Proje Oluşturun" kursu sizi yapay zekanın kalbine doğru heyecan verici bir yolculuğa çıkaracak.
Dikkatlice planlanmış bu kurs, akademik bilgi ve pratik becerilerin bir kombinasyonunu sunmak için ilgi çekici, proje tabanlı bir öğrenme ortamı kullanır.
Bu öğrenme ortamındaki her projenin, yapay zekanın farklı bir yönünü ortaya çıkaracak ve alanın kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayacak şekilde tasarlandığını keşfedeceksiniz.
Makine öğreniminden derin öğrenmeye ve büyüleyici sinir ağları alanına kadar program ilginç konularla doludur.
Altı farklı projenin yardımıyla yapay zekanın (AI) pratik yönünü keşfederek öğrenme deneyiminizi dinamik ve büyüleyici hale getireceksiniz.
Sadece teorileri öğrenmekle kalmayıp, aynı zamanda yapay zeka çözümlerini uygulama yeteneğinizi de geliştirmenizi sağlamak için kurs, pratik uygulamaya güçlü bir vurgu yapıyor.
Üzerinde çalıştığınız her proje, yapay zeka sektörünün vazgeçilmezi olan yöntem ve teknolojilerde uzmanlaşmaya bir adım daha yaklaşır.
Siz sadece pasif bir öğrenci değil, zorluklara göğüs geren ve yapay zekanın üretebileceği harikaları ortaya çıkaran aktif bir katılımcısınız.
Yaratıcılığınızın ve problem çözme becerilerinizin pratik projelerle geliştirildiği bir platform sunan “Modern Yapay Zeka Masterclass: Build 6 Projects” dersi, geleneksel öğrenme tekniklerinin ötesine geçiyor.
Kurs boyunca ilerledikçe yapay zeka uygulamalarını geliştirme, oluşturma ve iyileştirme kapasiteniz büyük ölçüde artacaktır.
14 Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ile Yapay Zeka
“Makine Öğrenimi ile Yapay Zeka, Derin Öğrenme” dersi araştırmanız sırasında size yol gösterici oluyor.
Çağdaş yapay zekayı (AI) yönlendiren temel algoritmaları ve yöntemleri araştırırken zengin bir teori ve deneyim sentezi sunar.
Bu kurs, karmaşık veri ortamlarında gezinmek için ihtiyaç duyduğunuz araçları sağlamak üzere Makine Öğrenimini (ML) Derin Öğrenme (DL) ile birleştirir. Kurs modüllerinin düzenlenme şekli AI, ML ve DL'nin derinlemesine anlaşılmasını teşvik eder.
Algoritma katmanlarını kaldırarak, bunların arkasındaki mantık konusunda size yol gösterirler. Kapsamlı bir anlayışı garanti etmek için teorik dersler ve pratik aktiviteler birbirine bağlanmıştır.
Verilerden öğrenebilen akıllı sistemler oluşturma kapasiteniz, gerçek dünya projeleri üzerinde çalışmanın bir sonucu olarak gelişecektir.
Makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenmenin (DL) çekiciliği, verilerdeki kalıpları bulma yetenekleridir; bu, bu kursun dikkatle geliştirdiği kritik bir yetenektir.
Sinir ağlarının labirentinde size rehberlik ederek, gizemli derin öğrenme alanı daha ulaşılabilir hale gelecektir.
Ayrıca denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme kavramlarını açıklığa kavuşturarak kurs, makine öğrenimi alanının gizemini açığa çıkarıyor.
Bu kursta veri hazırlama, model değerlendirme ve optimizasyon yaklaşımlarına ilişkin pratik bir anlayış edinecek ve ilkeleri anladığınızı garanti edeceksiniz.
Eğitim aynı zamanda kesin tahminler üretmek için model oluşturma, geliştirme ve iyileştirme sürecini de açıklığa kavuşturuyor. Faaliyetler sizi öğrendiklerinizi kullanmaya iter, bu da anlayışın yanı sıra ustalığı da geliştirir.
15 Derin Öğrenme A'dan Z'ye 2023
"Derin Öğrenme AZ 2023" kursuna kaydolarak veriye dayalı içgörüler dünyasını keşfedin. Bu ders, yapay zekanın önemli bir dalı olan derin öğrenmede yetkinleşmenin yolunu gösteren bir deniz feneri görevi görüyor.
Özenle tasarlanmış bileşenleriyle sinir ağlarını parçalara ayırarak derin öğrenmenin zorlu alanını anlaşılır hale getiriyor.
Kurslarda ilerledikçe evrişimli ve tekrarlayan sinir ağlarının işleyişini öğreneceksiniz; bu, bilgisayarların karmaşık verileri nasıl alıp işlediğine dair sağlam bir kavrayış sağlayacaktır.
Kurs aynı zamanda denetimsiz öğrenmeyi de kapsamakta olup, sizi bilgisayarlara etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları bulmayı öğretme bilimi ve sanatıyla tanıştırmaktadır.
Kursun temeli, akademik bilginin pratik durumlarda kullanılmasına yönelik bir araç sağlayan pratik bileşenidir.
Uygulama yeteneğinizi test eden zorlu projeler üzerinde çalışacaksınız. derin öğrenme modelleri acil sorunları çözmek için.
Bu görevler, yalnızca bir sınavdan ziyade, yeteneklerinizi geliştirmek ve derin öğrenmenin temellerini anladığınızdan emin olmak için bir oyun alanıdır.
Güvenilir derin öğrenme modelleri oluşturmak ve geliştirmek için iki temel araç olan Keras ve TensorFlow'un nasıl kullanılacağını anlamak kursun ana çıkarımlarından biridir.
Ek olarak, büyüleyici makine-insan etkileşimi alanına yol açacak doğal dil işlemeyi keşfedeceksiniz.
Derin öğrenmenin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını garanti etmek için kurs aynı zamanda takviyeli öğrenme denizinde de gezinir.
Sonuç
İlk başta, acemilerin erişebileceği çok sayıda yapay zeka dersini sıralamak çok zor bir görev gibi görünebilir. Ancak bir kez başladığınızda, yapay zekanın temellerini anlamanın yolu tartışmasız heyecan vericidir.
Dikkatlice tasarlanmış bu kurslar, yeni başlayanların yapay zekanın karmaşık dünyasında gezinmesine yardımcı olmak için akademik bilgi ve gerçek dünya deneyiminin bir kombinasyonunu sağlar.
Giriş derslerinin çoğunun temelini oluşturan etkileşimli dersler ve uygulamalı projelerle ilginç bir öğrenme ortamı yaratılmaktadır.
Gerekli bilgiyi aktarmanın yanı sıra öğrencilerde merak ve başarı duygusunu da geliştirirler.
Bu kurslarda sunulan her şeyi kapsayan yardım ve materyaller güçlü bir başlangıç noktası görevi görerek adayları teknolojik yeniliklerle dolu bir geleceğe itiyor.
Yorum bırak