Learn Machine Learning & AI

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Öğrenimi, "makine öğrenimi nedir" sorusundan modern yapay zekanın arkasındaki algoritmaları anlamaya kadar uzanan, telefonunuzda okuyabileceğiniz kısa derslerden oluşan yapılandırılmış bir kurstur.

Önceden yapay zeka deneyimi gerekmez. Temel cebir ve biraz Python biliyorsanız, bu kursu takip edebilirsiniz.

ÖĞRENECEKLERİNİZ

Makine Öğrenimi Temelleri

Makine öğreniminin ne olduğu, geleneksel programlamadan nasıl farklılaştığı, makine öğrenimi iş akışı, eğitim ve test verileri, aşırı uyum, yetersiz uyum, önyargı ve varyans ve modellerin nasıl değerlendirildiği.

Denetimli Öğrenme

Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri, k en yakın komşular ve Naive Bayes, her birinin ardındaki sezgi ve gerçekte nerede kullanıldığı.

Denetimsiz Öğrenme

K-ortalama kümeleme, hiyerarşik kümeleme, boyut indirgeme, temel bileşen analizi ve anomali tespiti.

Derin Öğrenme ve Sinir Ağları

Perceptronlar, aktivasyon fonksiyonları, geri yayılım, görüntüler için evrişimsel sinir ağları, diziler için tekrarlayan ağlar ve LSTM'ler ve transformatörlere giriş.

Takviyeli Öğrenme

Ajanlar, ortamlar, ödüller, Q öğrenme ve politika tabanlı yöntemler, ağır matematiksel terimler kullanılmadan açıklanmıştır.

Doğal Dil İşleme

Tokenizasyon, gömme, duygu analizi ve büyük dil modellerinin bu fikirler üzerine nasıl inşa edildiği.

Araçlar ve Kütüphaneler

Python, TensorFlow, Keras, scikit learn, NumPy ve Pandas'ın gerçek bir makine öğrenme iş akışına nasıl uyduğu.

Uygulamalı Makine Öğrenmesi

Bu yöntemlerin sağlık, finans, öneri sistemleri, dolandırıcılık tespiti, bilgisayar görüşü ve tahmin alanlarında nasıl kullanıldığı.

TELEFONDA ÖĞRENME İÇİN TASARLANDI

Kısa dersler. Her konu, birkaç dakika içinde bitirebileceğiniz bölümlere ayrılmıştır, böylece boş bir akşamı beklemek yerine gününüzdeki boşluklarda ilerleme kaydedebilirsiniz.

Önce sade dil, sonra matematik. Her algoritma, herhangi bir gösterim görünmeden önce kelimelerle açıklanır, böylece nasıl yazıldığını görmeden önce ne yaptığını anlarsınız.

Tüm ders genelinde arama yapın, böylece bir makalede veya derste bir terimle karşılaştığınız anda onu arayabilirsiniz.

Yer işaretleri ve devam etme özelliği sayesinde, uzun bir konu kesintiye uğradığında bile devam eder.

Alan geliştikçe sürekli olarak güncellenir.

BU UYGULAMA KİMLER İÇİN?

Dersin anlaşılmadığı durumlarda ikinci bir açıklama isteyen makine öğrenimi, yapay zeka veya veri bilimi dersi alan öğrenciler.

Makine öğrenimi mühendisliğine veya veri bilimine geçiş yapan yazılım geliştiriciler.

Soruların çoğunlukla temellerle ilgili olduğu makine öğrenimi ve veri bilimi mülakatlarına hazırlanan adaylar.

Sektörlerindeki bir yapay zeka sisteminin aslında ne yaptığını anlaması gereken analistler ve profesyoneller.

Her gün kullandıkları ürünlerin altında yapay zekanın nasıl çalıştığını merak eden herkes.

NEDEN ŞİMDİ MAKİNE ÖĞRENİMİ ÖĞRENMELİSİNİZ?

Makine öğrenimi artık uzmanlık gerektiren bir beceri olmaktan çıkıp teknik çalışmaların temel bir parçası haline geldi. Modellerin nasıl eğitildiğini, neden başarısız olduklarını ve neler yapıp yapamayacaklarını anlamak, artık neredeyse her teknik rolde ve giderek artan bir şekilde teknik olmayan rollerde de faydalı.

Bu kurs size bu anlayışı gerçekten tamamlayabileceğiniz bir formatta sunuyor: kısa dersler, net dil, video takılma sorunu yok, hesap gerekmiyor.

İlk dersinize bugün başlayın.

Sorularınız, düzeltmeleriniz veya eklenmesini istediğiniz bir konu mu var? [email protected] adresine e-posta gönderin — uygulamayı öğrencilerin isteklerine göre güncelliyoruz.