Yapay Zeka Uzmanlığı Eğitimi

Yapay zekada uzmanlaşmak isteyenler için uygulamalı ve kapsamlı bir sertifika programıdır.

Eğitim Planlanmaktadır

23 hafta / 200 saat

Online

Zoom

Yapay Zeka Uzmanlığı Eğitimi

“Yapay Zeka Uzmanlığı” eğitimi; yapay zekanın temel kavramlarından başlayarak makine öğrenmesi, derin öğrenme, NLP, büyük veri, etik ve güvenlik ile üretim ortamına (MLOps) entegrasyona kadar uzanan çok katmanlı ve uygulamalı bir programdır. Katılımcılar, modern AI teknolojilerini derinlemesine anlayarak ölçeklenebilir ve endüstride kullanılabilir çözümler geliştirecek yetkinliğe ulaşır.

Nedir?

Bu program, veri bilimi ve yapay zeka ekosisteminde; veriyi işleyip model kurmanın ötesine geçerek, model performansı, güvenlik, etik, dağıtım ve üretime alma adımlarını da kapsayan profesyonel bir uzmanlık yaklaşımı sunar.

Önemli Notlar

Eğitimler kayıt altına alınır ve sınırsız erişim ile paylaşılır.
Program uygulama + proje odaklı ilerler (canlı demo / atölye / vaka).
Mentör ve eğitmen desteği ile proje geliştirme süreci yönetilir.
Sertifikasyon süreci ARC Enstitü tarafından yürütülür.

Devamını Göster

Eğitim İçeriği

- Yapay zeka nedir? Veri–algoritma–model–öğrenme ilişkisi
- AI’nin evrimi: sembolik AI → ML devrimi → derin öğrenme → GenAI
- AI paradigmaları: supervised/unsupervised/reinforcement, uzman sistemler
- Veri ön işleme ve özellik mühendisliğine giriş
- Sektörel kullanım alanları ve örnek vaka tartışmaları

- Python ekosistemi, çalışma ortamı (conda/venv), Jupyter/VSCode
- Veri tipleri, kontrol yapıları, fonksiyonlar, modüler kod mantığı
- Hata yönetimi (try/except), debugging, PEP8 ve refactoring
- Mini uygulamalar: veri okuma-yazma, temel veri işleme
- AI projeleri için pratik geliştirme alışkanlıkları

- ML temelleri: problem türleri, iş akışı, metrikler, model seçimi
- Veri hazırlığı: eksik veri, aykırı değer, encoding, scaling, feature selection
- Denetimli öğrenme: regresyon & sınıflandırma (model karşılaştırmaları)
- Denetimsiz öğrenme: kümeleme, boyut indirgeme (PCA vb.)
- Doğrulama ve optimizasyon: cross-validation, hiperparametre ayarı, ensemble

- Yapay sinir ağları: nöron, aktivasyonlar, backpropagation, optimizasyon
- Mimariler: MLP, CNN, RNN/LSTM ve Transformer mantığı
- Overfitting yönetimi: regularization, dropout, batch norm
- Model eğitim stratejileri: veri artırma, erken durdurma, izleme
- Uygulamalı proje: derin öğrenme ile sınıflandırma/tahmin senaryosu

- Metin ön işleme: tokenization, lemmatization, n-gram, pipeline
- Vektörleştirme ve embedding: TF-IDF → Word2Vec → Transformer embeddings
- Metin sınıflandırma, duygu analizi, özetleme / bilgi çıkarımı yaklaşımları
- NLP kütüphaneleriyle uygulama: spaCy/NLTK ve modern yaklaşımlar
- Mini proje: chatbot / sınıflandırma / duygu analizi uygulaması

- Büyük veri ekosistemi ve dağıtık işlem mantığı
- Spark/Dask gibi yaklaşımlarla ölçeklenebilir veri işleme
- Veri akışı, performans ve maliyet optimizasyonu temelleri
- Büyük veride kalite, yönetişim ve veri güvenliği farkındalığı
- Uygulamalı senaryo: büyük veri üzerinde analiz akışı tasarımı

- Analitik görselleştirme: doğru grafik seçimi ve yorumlama
- Dashboard mantığı: KPI, metrik hiyerarşisi, karar destek raporları
- Veri hikayeleştirme: içgörü üretme ve sunum kurgusu
- Power BI / Tableau / Plotly yaklaşımı (kurumsal rapor bakışı)
- Örnek çıktı: yönetici özeti + teknik rapor formatı

- Proje fikri, problem tanımı, gereksinim analizi ve veri planı
- Uçtan uca süreç: EDA → model → değerlendirme → raporlama
- Mentor geri bildirimi: iterasyon, iyileştirme, hata ayıklama oturumları
- Demo ve sunum: teknik dokümantasyon + iş çıktısı anlatımı
- Capstone teslimi: portföye eklenebilir final proje

- Sorumlu AI: adalet, şeffaflık, önyargı yönetimi, hesap verebilirlik
- Hallucination / doğrulama yaklaşımı, veri gizliliği ve KVKK/GDPR farkındalığı
- Model güvenliği: adversarial riskler ve temel korunma stratejileri
- Explainable AI ve denetlenebilirlik yaklaşımları
- Trendler: federated learning, sektör bazlı gelecek senaryoları

- Model servisleme: REST API, microservice yaklaşımı
- Containerization: Docker, ölçekleme mantığı, temel Kubernetes farkındalığı
- CI/CD: otomatik test, sürümleme, model yaşam döngüsü yönetimi
- İzleme: performans, drift, hata yönetimi ve iyileştirme döngüsü
- Sektörel vaka: üretimde model izleme ve optimizasyon senaryosu

Kimler İçin?

Veri bilimciler, ML/DL uzmanları ve AI mühendisleri
Yazılım geliştiriciler, sistem mimarları ve IT yöneticileri
Akademisyenler, araştırmacılar ve teknoloji meraklıları
İş analistleri, strateji ekipleri, dijital dönüşüm profesyonelleri
AI/Veri bilimi çözümlerini kurumsal üretim ortamına taşımak isteyen ekipler

Neden Yapay Zeka Uzmanlığı Eğitimi?

Derin teknik içerik: ML/DL/NLP + etik, güvenlik ve üretim süreçleri
Uygulamalı deneyim: Atölye, canlı demo, vaka ve proje geliştirme
Üretim odaklı: API, container, CI/CD, izleme ve ölçekleme yaklaşımı
Güncel trendler: Explainable AI, Federated Learning vb. farkındalık
Kariyer/portföy: Capstone proje ile somut çıktı ve sertifikasyon

Eğitmen

ARC Enstitü

Eğitim

ARC Enstitü

ARC Enstitü, teoriyi ezberletmek yerine uygulamayla öğreten, sektörü sınıfa taşıyan bir eğitim ekosistemidir. Burada yalnızca bilgi aktarmıyoruz; gerçek projeler, güncel teknolojiler ve birebir mentorlukla katılımcıların mesleki yetkinliklerini dönüştürüyoruz. ARC’ta eğitim, bir ders değil; kariyere açılan somut bir yolculuktur.