Exploring AI & Machine Learning for the Enterprise Overview (Light Hands-on) Eğitimi

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Temellerini, Günümüzün Ticari İşletmelerinde Nasıl Uygulandıklarını, Yeni Araçları, Trendleri ve Daha Fazlasını Keşfedin 

"Exploring AI; Machine Learning for the Enterprise Overview (Light Hands-on)" eğitimi size temel yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerine ve ilgili en ileri becerilere sağlam bir 'ilk bakış' sağlamak için tasarlanmış temel, başlangıç düzeyinde bir eğitimdir. ve bunları destekleyen yenilikçi araçlar, bunların iş dünyasında pratik bir şekilde nasıl uygulandığına odaklanıyor. Bu dönüştürücü teknolojiler, karar almayı geliştirmenin, hızlı bir şekilde modernleştirmenin ve operasyonel verimliliği artırmanın ve kuruluşunuz içinde yenilikçiliği teşvik etmenin yollarını sunar.

İlgi çekici yapay zeka uygulayıcımız, bazı temel beceriler ve araçlarla çalışan hafif uygulamalı etkinliklerin yanı sıra yararlı konular, değerli gösteriler ve grup tartışmaları konusunda size rehberlik edecektir. Eğitim boyunca yapay zekanın ne olup olmadığını, yapay zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme arasındaki farkı ve trend olan Büyük Dil Modeli kullanımında neler olduğunu öğreneceksiniz. Ayrıca yapay zeka ile işleme dilini, görüntüleri ve sesi de inceleyeceksiniz. Bu eğitim içerisinde derin matematik becerisine sahip olmanız gerekmez. Ayrıca yapay zeka, NLP, Sinir Ağları, Üretken Yapay Zeka, GPT'deki güncel konulara ve trendlere de değineceğiz ve iş bağlamında yapay zeka için sırada ne olacağına dair bir ön izleme sunacağız.

Bu teknolojiler hakkında üst düzey bir anlayışla ve bilgili bir düzeyde sınıftan çıkacak, ilgili tartışmalara katılmak ve AI ve Makine Öğrenimi uygulamalarıyla ilgili stratejik kararlara katılmak için ilerleyebilecek ve aynı zamanda bir sonraki adıma sıçrama tahtası olmaya hazır olacaksınız.

"Exploring AI & Machine Learning for the Enterprise Overview " eğitimine katılan katılımcıların kurumsal bilişim konusunda temele sahip olmaları gerekmektedir. Önkoşul olarak sunulacak belirli bir eğitim olmasa da, bu eğitime katılan katılımcıların biraz teknik altyapıya sahip olmaları, Kurumsal BT'ye aşina olmaları, sistem mimarisi hakkında genel (üst düzey) bir anlayışa sahip olmaları ve aynı zamanda iş dünyası hakkında biraz bilgi sahibi olmaları gerekiyor.

Python komut dosyası oluşturmayla ilgili temel bilgilere sahip olmak da bu eğitime katılırken faydalı olacaktır ancak gerekli değildir. Bu eğitimdeki uygulamalı laboratuvarlarda ihtiyaç duyulduğunda bazı temel Python komut dosyaları kullanılabilir, ancak laboratuvarlar eğitmenin rehberliği altında "devamlı" formatta tamamlanabilir. Python ile önceki deneyimler bu eğitim için faydalı olabilir ancak gerekli değildir.

Kimler Katılmalı?

Bu eğitim, AI veya makine öğrenimine yeni başlayan ve bu teknolojiler, beceriler ve ilgili araçlar hakkında temel düzeyde bir genel bakış arayan çok çeşitli teknik katılımcılar için idealdir. Katılımcılar kimler olabilir?

• 'Veri Bilimcisi' veya Makine Öğrenimi mühendisi olmayı hedefleyen geliştiriciler
• Bir analist ekibine liderlik eden Analitik Yöneticileri
• Veri bilimi tekniklerini anlamak isteyen İş Analistleri
• Makine Öğrenimi algoritmalarında uzmanlık kazanmak isteyen Bilgi Mimarları
• Makine öğrenimi veya yapay zeka alanında çalışmak isteyen analitik profesyonelleri
• Veri Bilimi ve makine öğrenimi alanında kariyer yapmak isteyen mezunlar
• Müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinmek için alanlarında makine öğrenimini kullanmak isteyen deneyimli profesyoneller

Eğitim boyunca aşağıdakileri öğreneceksiniz:

• Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin heyecan verici dünyasına, güncel trendlere ve araçlara net bir giriş yaparak stratejik tartışmalara güvenle katılabilecek ve bilinçli kararlar almaya başlayacaksınız.
• Size AI ve Makine Öğreniminin pratik tarafını tattıran birkaç kullanıcı dostu araç ve beceriye uygulamalı bir giriş yapın.
• AI ve Makine Öğreniminin günlük bir bağlamda pratik iş uygulamalarını ve bu teknolojilerin kuruluşunuz üzerindeki potansiyel etkisini keşfedeceksiniz.
• Algoritmalar, NLP, Sinir Ağları, GPT, Üretken AI ve diğer yenilikçi araçlar hakkında temel bilgileri ve nasıl olduğunu öğreneceksiniz.
• Yapay Zekanın dil, görüntü ve ses işlemede nasıl önemli bir rol oynadığını keşfedeceksiniz.
• Firmaların bu teknolojileri kendi yararlarına nasıl en üst düzeye çıkararak süreçleri iyileştirmelerini ve verimliliği en üst düzeye çıkarmalarını öğreneceksiniz.
• Ekibinizin farklı konulara, ek becerilere veya özel bir yaklaşıma ihtiyacı varsa, ekibimiz eğitimi belirli öğrenme hedeflerinize ve amaçlarınıza odaklanacak şekilde ayarlamak için sizinle işbirliği yapacaktır.

1. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesine Giriş

• Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesinin ne olduğunu ve modern işletmeler için neden kritik olduğunu anlayın
• Yapay Zeka tanımlarını ve türlerini keşfetme
• Modern Çağda Yapay Zeka ve işletmelerdeki rolünü tartışma
• Değişimi Kucaklayın: Araçları Kullanarak Öğrenin ve Güven Oluşturun – Onlarla Yerinizi Almayın

2. Makine Öğrenmesine Daha Derinlemesine Giriş

• Matematiğin Yapay Zekada nasıl kullanıldığı veya Yapay Zeka için nasıl uygulandığına dair temeller
• Algoritmalar: Bunlar nelerdir ve Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesinde nasıl kullanılırlar
• Denetlenen ve Denetlenmeyen
• Sınıflandırma, Regresyon, Kümeleme, Boyut Azaltma ve Topluluk Yöntemleri
• Yapay Zeka ve iş karar alma süreçlerinde Makine Öğrenmesinin rolü
• Verimliliği artırmak için Makine Öğrenmesinin kullanıldığı gerçek bir iş senaryosunu inceleyin. 

3. İş ve Karar Almada Yapay Zeka'dan Yararlanma

• Yapay zekanın değer kattığı temel iş alanlarını tartışma: Operasyonlar, Pazarlama, Satış, İK, içerik geliştirme, kodlama ve yazılım geliştirme
• Yapay zekanın iş karar alma süreçlerinde nasıl kullanıldığını keşfetme
• Tahmini analitiğe giriş
• Stratejik karar alma süreçlerinde yapay zekanın kullanımı

4. İş Dünyasında Yapay Zeka İçin Sıcak Trendler: Büyük Dil Modelleri (LLM), Üretken Yapay Zeka ve GPT

• Üretici Yapay Zeka'nın temellerini ve diğer yapay zeka tekniklerinden nasıl farklı olduğunu anlayın
• GPT'ye giriş ve çeşitli sektörlerdeki uygulamaları
• GPT'nin aldığı girdiye göre insan benzeri metin üretmek için makine öğrenimini nasıl kullandığını keşfedin.
• Dil modelleri kavramını ve büyük miktarda metin verisi kullanılarak nasıl eğitildiklerini anlayın

5. Sinir Ağlarının Temelleri

• Bunlar nelerdir ve nasıl kullanılırlar?
• Temel parçalar: Nöronlar, aktivasyon fonksiyonları, etkileşimler.
• Türler: İleri beslemeli, yinelemeli, evrişimli sinir ağlarına genel bakış.
• Nasıl öğrenirler: İleri yayılım, geri yayılım açıklanmıştır.
• Eğitim Sinir Ağları: Eğitimde veri ön işlemenin önemi.
• Derin Sinir Ağları: Avantajlar ve pratik uygulamalara genel bakış.
• Eylemde: Görüntü tanıma, dil işleme vb. kullanım durumları.
• Etik Hususlar: Sinir ağlarındaki önyargıları ve etik endişeleri ele alma. 

6. Doğal Dil İşleme (NLP) ve Duygu Analizi

• NLP nedir ve nasıl kullanılır?
• NLP Dil ve Anlamsal Anlam, Bigramlar, Trigramlar, n-Gramlar, Kök Köklendirme ve Dallanma
• Duygu Analizine Giriş: Duygu göstergeleri, Duygu Örneklemesi, Duygu Analizine Dayalı Seçim Tahmini

7. Görüntü, Video ve Ses İşleme için Yapay Zeka Kullanımı

• Görüntü işleme ve Tanımlama, Yüz Analizi, Ses İşleme hakkında bilgi edinin
• Akışlı video ve gerçek dünya AV işleme analizinde Yapay Zeka'nın rolünü tartışın

8. İşletmeler için Yapay Zeka Teknik Araçları: Veri Bilimi, Derin Öğrenme ve Bulut

• Veri Biliminde Yapay Zeka Uygulaması genel bakışı
• Araçlar: Python, NumPy, Pandas, SciKitLearn, Hadoop, Spark
• NoSQL Veritabanları
• Derin Öğrenme genel bakışı
• Bulutta İşletmeler için Yapay Zeka genel bakışı

9. İşletmelerde Yapay Zeka'nın Pratik Uygulamaları ve Geleceği

• İşletmeler için uygulamalı yapay zekada sırada ne var
• İşletmenin geleceğini şekillendiren yeni yapay zeka trendleri
• Yapay Zeka uygularken etik hususlar

Sonraki Adımlar

• Uygulamalı Uygulama
• Kaynaklar
• Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Toplulukları