Kurs Hakkında
Merhaba Dostum,
Seni inanılmaz bir fırsatla tanıştırmak için buradayım. Önünde muhteşem bir kurs bulunuyor ve bu kurs senin hayatında devrim niteliğinde bir değişim yaratabilir.
Şimdi bu kurs hakkında daha fazla detay vermek istiyorum çünkü içeriği gerçekten muhteşem! Bu kurs sadece bir programlama dili öğretmekle kalmıyor, aynı zamanda sana birçok değerli yetenek ve bilgi kazandırmayı hedefliyor.
Öncelikle PYTHON programlama dilini sıfırdan öğreteceğiz. Evet, belki programlamaya dair bazı temel bilgilere sahipsin, ancak bu kursla birlikte programlamadaki becerilerini kesinlikle ileri seviyeye taşıyacaksın. Hem yeni başlayanlar hem de hali hazırda PYTHON biliyorsan katılımcılar için mükemmel bir deneyim sunuyoruz.
Daha sonra R programlama dilini detaylı bir şekilde ele alacağız. Muhtemelen bu dili daha önce hiç duymamış olabilirsin. Ancak endişelenme, kurs boyunca adım adım rehberlik edeceğiz ve bu dili öğrenerek yapay zeka alanında büyük bir avantaj elde edeceksin. R programlama dili, özellikle yapay zeka ve veri analizi gibi alanlarda profesyoneller tarafından yaygın şekilde kullanılan bir dil olarak bilinir.
Tabii ki, programlama dillerini öğrendikten sonra bu dilleri kullanarak yapay zeka kodlaması yapmayı öğreneceğiz. Ancak yapay zeka algoritmalarını anlamak için matematik konusunda da orta düzey bir derse yer vereceğiz. Belki bazı matematik konularını biliyorsun, ancak bu kurs sayesinde bu konuları daha kapsamlı bir şekilde ele alacak ve yapay zeka algoritmalarını daha iyi anlayacaksın. Bu algoritmalara R programlama diliyle odaklanacağız çünkü kurs boyunca R’nin kullanımı ve etkinliği üzerinde duracağız.
Bu kursu hazırlarken, katılımcıların sıkılmadan ve keyifle öğrenebilmeleri için büyük bir özen gösterdim. İçeriklerin tamamı, öğrenme sürecini eğlenceli ve interaktif hale getirmek adına tasarlandı. Dolayısıyla, kurs boyunca hem bilgi edinecek hem de güzel vakit geçireceksin. Eminim bu kurs senin için de harika bir deneyim olacak.
Fazla uzatmadan, aramızda seni de bu kursun bir parçası olarak görmekten mutluluk duyarız. Bu fırsatı kaçırmamalısın çünkü sana bir dünyanın kapılarını açabilir. Haydi, sende bu maceraya katıl ve kendini geliştirmenin keyfini çıkar!
Kurs İçeriği
Temel Bilgiler
2 İçerik
-
Kod Nedir?
03:07 -
IDE veya EGO Nedir?
02:47
Python Eğitimi
49 İçerik
-
Nedir?
05:13 -
Kurulum
07:28 -
Ayarlar
00:28 -
Temel Veri Tipleri
25:33 -
Ekrana Çıktı Çıkartmak
16:13 -
Kullanıcıdan Veri Almak
11:39 -
Koşula Bağlı İşlem
21:50 -
Operatörler
23:55 -
Döngüler
14:03 -
Fonksiyonlar
30:26 -
String Biçimlendirme
11:23 -
Kaçış Dizileri
11:51 -
Liste
08:18 -
Kütüphane Uygulaması
12:58 -
Öğelere Erişim
04:30 -
Sözlük Veri Tipi
13:21 -
Demet Veri Tipi
04:54 -
Demet vs Liste
07:02 -
Metot Nedir?
05:24 -
Küme Veri Tipi
18:35 -
Liste Metotlar
07:35 -
Demet Metotlar
03:25 -
Kütüphane Uygulaması 2
17:26 -
Sözlük Metotları
04:43 -
Rehber Uygulaması
08:48 -
Hata Yakalama
11:05 -
Hata Oluşturma
02:06 -
String Öğelere Erişmek
03:42 -
String Metotlar
07:02 -
Binary Nedir?
06:08 -
Sayı Metotları
06:08 -
Aritmetik Fonksiyonlar
06:31 -
Dosya Oluşturma
05:15 -
Dosya Yazma ve Okuma
10:05 -
Dosya Yazma ve Okuma Plus
06:26 -
Restaurant Uygulaması
26:43 -
Basit Etkili Fonksiyon OIuşturma (lambda)
04:49 -
Fonksiyon İçinde Fonksiyon (özyineleme)
11:45 -
Modül Nedir? (OS Modülü)
08:45 -
Modül Oluşturalım
02:31 -
Time Modülü
04:11 -
Zar Atma Oyunu (Random Modülü)
06:44 -
Nesne Tabanlı Programlama Giriş
02:13 -
Sınıf Oluşturalım
10:24 -
Sınıf Nitelikleri
13:21 -
Savaş Oyunu Plus
27:29 -
Banka Uygulaması
47:57 -
Miras Alma
12:59 -
SQLite3 Veri Tabanı
24:08
R Eğitimi
35 İçerik
-
Kurulum
05:37 -
Kişiselleştirme
05:40 -
Atamalar
06:02 -
Aritmetik ve Mantık Komutları
06:27 -
Matematiksel İşlemler
04:23 -
Temel Fonksiyonlar
11:51 -
Temel Veri Tipleri 1
07:55 -
Temel Veri Tipleri 2
10:12 -
Fonksiyon Oluşturma
03:58 -
Kontrol İfadeleri 1
02:11 -
Kontrol İfadeleri 2
07:23 -
Örnek 1
16:03 -
Döngüler 1
07:11 -
Döngüler 2
04:59 -
Hazır Veri Setleri
05:26 -
Veri Yükleme
21:50 -
Vektör
26:57 -
Matris
46:21 -
Matris Uygulama
26:11 -
Liste
32:58 -
Data Frame
40:48 -
Apply
10:58 -
Map
11:42 -
Tibble
05:44 -
Metin İşleme 1
26:37 -
Metin İşleme 2
16:39 -
Tarih/Saat İşlemleri
22:23 -
The Tidy Tools Manifestosu
02:34 -
Veri Manipülasyonu 1
23:03 -
Veri Manipülasyonu 2
31:41 -
Veri Görselleştirme Nedir?
06:46 -
Veri Görselleştirmeye Giriş
08:20 -
Veri Görselleştirme 1
22:30 -
Veri Görselleştirme 2
11:46 -
Veri Görselleştirme 3
24:39
Veri Okuryazarlığı
11 İçerik
-
Giriş
00:41 -
Popülasyon, Örneklem, Örneklem Birimi ve Değişken
02:02 -
Aritmetik Ortalama, Medyan, Mod ve Kartiller
06:20 -
Değişim Aralığı, Standart Sapma, Varyans, Çarpıklık ve Basıklık
09:01 -
Güven Aralıkları
04:27 -
Olasılık (Bernoulli, Binom, Poisson)
08:26 -
Hipotez Testleri
20:13 -
Tek Örneklem T Testi
19:17 -
Tek Örneklem Oran Testi
06:25 -
Bağımsız İki Örneklem T Testi
11:39 -
Bağımlı İki Örneklem T Testi
06:11
Makine Öğrenmesine Giriş
6 İçerik
-
Giriş
25:33 -
Modeller (Deterministik, Stokastik, Doğrusal, Doğrusal Olmayan)
04:21 -
Öğrenmeler (Gözetimli, Gözetimsiz)
01:27 -
Doğrulama Yöntemleri
07:07 -
Başarı Değerlendirme
06:35 -
Yanlılık ve Varyans İlişkisi
06:47
R-Makine Öğrenmesi Doğrusal Regresyon Modelleri
8 İçerik
-
Basit Doğrusal Regresyon
24:11 -
Artık
10:19 -
Çoklu Doğrusal Regresyon
29:43 -
PCR
13:59 -
PLS
10:18 -
Ridge Regresyon
25:55 -
Lasso Regresyon
13:10 -
Enet Regresyon
05:57
R-Makine Öğrenmesi Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri
9 İçerik
-
KNN
14:16 -
SVR
11:20 -
Yapay Sinir Ağı Nedir?
10:12 -
YSA
24:49 -
CART
27:47 -
BTR
17:43 -
RForests
12:23 -
GBM
24:22 -
XGBoost
33:43
R-Makine Öğrenmesi Sınıflandırma Modelleri
8 İçerik
-
LR
39:15 -
KNN
10:22 -
SVM
17:07 -
YSA
24:28 -
CART
16:20 -
RForests
12:05 -
GBM
07:35 -
XGBoost
13:41
R-Makine Öğrenmesi Denetimsiz Öğrenme
3 İçerik
-
K-Means
33:06 -
Hiyerarşik
33:42 -
PCA
17:51
R-Büyük Veri
8 İçerik
-
Büyük Veri Nedir?
12:10 -
Kurulumlar
10:58 -
Spark’a Veri Atalım
07:41 -
Veri Analizi
06:12 -
Veri Görselleştirme
01:16 -
K-Means
03:58 -
Doğrusal Regresyon
08:01 -
Lojistik Regresyon
05:02
Python-Metin Madenciliği
17 İçerik
-
Giriş
14:12 -
Büyük-Küçük Harf Dönüşümü
03:40 -
Sayıların Silinmesi
04:46 -
Noktalama İşaretlerinin Silinmesi
03:29 -
Anlamsız Kelimelerin Silinmesi
11:40 -
Cümleyi Kelimelere Bölünmesi
04:16 -
Kelimelerin Kökü Bulunması
09:13 -
Az Geçen Köklerin Silinmesi
03:05 -
UYGULAMA (Verinin Tanımlanması)
08:47 -
UYGULAMA (Etiketleri Tanıyalım)
05:01 -
UYGULAMA (Verinin Görselleştirilmesi)
07:54 -
UYGULAMA (Gürültü Temizleme)
08:52 -
UYGULAMA (Verinin Eğitim ve Test Olarak Ayrılması)
03:39 -
UYGULAMA (Skorlama Yöntemi)
07:23 -
UYGULAMA (Modeli Eğitelim)
02:55 -
UYGULAMA (Başarı Oranı)
03:37 -
UYGULAMA (Modelimizi Kalıcı Kayıt Edelim)
03:41
Python-Sesli Asistan
5 İçerik
-
Giriş
03:12 -
Sesi Yazıya Çevirelim
09:08 -
Yazıyı Sese Çevirelim
07:50 -
Komut Ekleyelim
10:10 -
Asistanımıza İsim Verelim
03:18
Python-Görüntü İşleme
11 İçerik
-
Giriş
37:33 -
Görseli İçeri Atalım
10:39 -
Videoyu İçeri Aktaralım
13:38 -
Kamerayı Açalım
10:10 -
Görseli Yeniden Boyutlandıralım
08:33 -
Şekil ve Yazı İşlemleri
12:36 -
Farklı Görselleri Birleştirme
06:12 -
Görselleri Karıştıralım
04:52 -
Görselin Eşik Değerini Belirleyelim
13:19 -
Gürültüleri Giderelim
33:35 -
Görseldeki Yazıyı Düzeltelim
18:48
Yapay Sinir Ağları (İleri Seviye)
5 İçerik
-
Nedir?
08:32 -
Aktivasyon Fonksiyonu
10:14 -
Backpropagation – Geri Yayılım
23:37 -
Colaboratory
07:30 -
Örnek
21:53
Tekrarlayan Sinir Ağı / RNN (İleri Seviye)
4 İçerik
-
Nedir?
03:55 -
Tokenizer
12:45 -
Embedding
10:18 -
RNN
04:08
Oltalama Saldırısını Algılayan Sinir Ağı (İleri Seviye)
5 İçerik
-
Oltalama Saldırısı Nedir?
01:20 -
Veri Seti
03:33 -
Veri İşlenmesi
12:43 -
Model Oluşturulması
14:06 -
Gerçek Zamanlı Test
07:02
Evrişimli Sinir Ağı / CNN (İleri Seviye)
7 İçerik
-
Nedir?
06:58 -
Convolutional
04:43 -
Padding ve Stride
03:35 -
Pooling
04:23 -
Flattening
00:37 -
Fully-Connected
01:44 -
Sayıları Öğretelim (Örnek Uygulama)
31:06
Bölge Bazlı Evrişimsel Sinir Ağı / R-CNN (İleri Seviye)
10 İçerik
-
Nedir?
02:39 -
Bölge Önerisi
01:33 -
Selective Search
08:27 -
Non-Max Supression
01:06 -
IoU
01:24 -
Fast R-CNN
01:39 -
Faster R-CNN Nedir?
01:38 -
Veri Seti Hazırlığı
09:51 -
Model Oluşturulması ve Test Edilmesi
56:46 -
R-CNN vs Fast R-CNN vs Faster R-CNN
01:38
Sınav
-
Kurs Sonu Sınavı