Artificial Intelligence Essentials (AIE) Eğitimi

EC-Council tarafından geliştirilen Artificial Intelligence Essentials (AIE) eğitimi, yapay zekâ dünyasına giriş yapmak isteyen bireyler için tasarlanmış temel AI okuryazarlığı sertifikasyon programıdır.
Bu eğitim, katılımcılara yapay zekânın temellerini, kullanım alanlarını ve etik boyutlarını anlaşılır bir dille aktarır. Teknik altyapı gerektirmeyen bu program, iş dünyasından akademiye, kamu sektöründen bireysel öğrenmeye kadar herkesin erişimine açıktır.

Eğitim sonunda yapılacak çevrimiçi sınavı başarıyla tamamlayan katılımcılar, EC-Council onaylı "Artificial Intelligence Essentials (AIE)" sertifikasını almaya hak kazanırlar.
Bu belge, uluslararası geçerliliğe sahip olup, CV’nize “AI Literacy Certified” ibaresi ekleme imkânı sunar.  

• Yapay zekâ teknolojilerini anlamak isteyen yöneticiler,

• Teknik olmayan pozisyonlarda çalışan profesyoneller,

• Yeni kariyer arayışında olan öğrenciler veya mezunlar,

• Kurumunda AI dönüşümünü yönetmek isteyen liderler,

• AI çağında yetkinlik kazanmak isteyen herkes.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Yapay zekânın ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve hangi alt disiplinlerden oluştuğunu öğrenecek,

• Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme (DL) kavramlarını temel seviyede kavrayacak,

• Günlük hayatta ve iş dünyasında yapay zekânın kullanım örneklerini inceleyecek,

• AI uygulamalarının etik, güvenlik ve gizlilik boyutlarını tartışacak,

• AI çağında kariyer fırsatlarını tanıyacak ve geleceğe hazır bir bakış açısı kazanacak.

1. Yapay Zekâya Giriş

• AI’nin tarihçesi ve gelişim süreci

• Geleneksel programlamadan yapay zekâya geçiş

• AI türleri: Dar, Genel ve Süper Zekâ

• Gerçek dünyadan AI uygulama örnekleri

2. Makine Öğrenimi Temelleri

• Veriden öğrenme kavramı

• Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme

• Model eğitimi, doğrulama ve test aşamaları

• Kullanım örnekleri: Tahminleme, sınıflandırma, öneri sistemleri

3. Derin Öğrenme ve Sinir Ağları

• Yapay sinir ağlarının temel yapısı

• Görüntü ve ses tanıma teknolojilerinin çalışma prensibi

• Günlük yaşamda derin öğrenme örnekleri (örneğin: sanal asistanlar, sürücüsüz araçlar)

4. Doğal Dil İşleme (NLP)

• Dil modelleme, metin analizi ve sohbet robotları

• ChatGPT, Copilot, Gemini gibi modellerin mantığı

• NLP’nin pazarlama, müşteri hizmetleri ve veri analizindeki yeri

5. AI Etiği ve Güvenlik

• AI sistemlerinde önyargı (bias) sorunları

• Yapay zekâda etik karar verme mekanizmaları

• Veri gizliliği, güvenlik ve sorumlu yapay zekâ kullanımı

6. Gerçek Dünya Uygulamaları

• Sağlık, finans, eğitim ve üretim sektörlerinde AI dönüşümü

• Kamu hizmetlerinde ve siber güvenlikte AI kullanımı

• İş süreçlerinde otomasyon ve verimlilik artırımı

7. AI Kariyer Yolları

• Veri analisti, makine öğrenimi mühendisi, AI etik uzmanı gibi kariyer seçenekleri

• Sertifikasyonun küresel geçerliliği ve EC-Council avantajı

• AI geleceği: Trendler, beceri gereksinimleri, sürekli öğrenme yolları