Uygulamalı Yapay Zeka 101 Eğitimi – Aralık 2019

IoT Türkiye Uygulamalı AI 101 Eğitimleri başlıyor! Sertifikalı bu eğitim sonunda kendi yapay zeka projelerinizi geliştirmeye başlayabilirsiniz!

Başlangıç seviyesindeki bu eğitim, bu alana giriş yapmak isteyen ya da kendini geliştirmek isteyen herkese uygundur. Üstelik katılım için herhangi bir yazılım dili bilmeniz de gerekmiyor!

Eğitime katılmak isteyen herkes detayları okuduktan sonra aşağıdaki linkten eğitime katılım başvurusunu yapabilir.

Eğitim toplam 7 saat sürecektir.

Katılım Başvurusu:

http://bit.ly/AI101Egitimi

Lokasyon:

Sinanpaşa Mahallesi, Şair Leyla Sk. No:7 Yonca Han, Kat:4 , (Beşiktaş Kartal Heykeline 30 mt uzaklıkta, Mangalhanem ile Balkan Lokantası arasındaki giriş) 34353 Beşiktaş/İstanbul

Detaylar ve Koşullar:

• Eğitimler için dizüstü bilgisayarınızla katılımınız yeterlidir.
• Eğitimler Beşiktaş Kartal Heykeline sadece 30 mt uzaklıkta olan ofisimizde verilir. Lokasyon yukarıda belirtilmiştir.
• Eğitime katılım için linkten Katılım Başvurusu formunu doldurabilirsiniz. Katılım formunu doldurduktan sonra katılım onayı hafta içinde IoT Türkiye tarafından bildirilecektir. İletişim bilgilerindeki yanlışlıktan dolayı ulaşılamayan adayların eğitim başvurusu iptal edilir.
• Eğitim sınıflarının kontenjanı 15 olarak belirlenmiştir. Belli bir sınıfın dolması durumunda yeni sınıflar açılacaktır. IoT Türkiye, başvuru yoğunluğuna göre sınıf kontenjanlarını düzenleme hakkını saklı tutar.
• Eğitimler ücretlidir. Eğitim ücreti 299 TL‘dir. Öğrenciler ise 249 TL ücret ödeyerek eğitime katılabilirler.
• Eğitim ücreti eğitim başında nakit olarak veya paylaşılacak hesap numarasına havale veya EFT yoluyla gönderilmesi gerekmektedir.
• Katılımı onaylanmış tüm misafirlerimizin beraberinde dizüstü bilgisayarı ile gelmeleri gerekmektedir.

Konu Başlıkları:

• Python ile Programlama Prensipleri
• Veri Türleri ve Ön İşleme Adımları
  • Veri Türleri
  • Veri Ön İşleme Adımları
• Makine Öğrenmesine Giriş
  • Makine Öğrenmesi Nedir?
  • Supervised (Gözetimli) Öğrenme
    • Regresyon Algoritmaları ve Uygulamaları (Decision Tree, Linear Regression, Multiple Linear Regression, Logistic Regression)
    • Classification Algoritmaları ve Uygulamaları (Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Ensemble Classifier, Logistic Regression, Decision Tree)
  • Unsupervised (Gözetimsiz) Öğrenme
    • Clustering Algoritmaları ve Uygulamaları (K-Means, Apriori, K-Medoids, Fuzzy, C-Means, Hidden Markow Model)
    • Boyut azaltma

Ayrıntılı Bilgi ve Eğitimlerden Kareler:

https://ioturkiye.com/egitim/