Yapay Zeka Eğitim İçeriği
Amaç:
Programın ilk aşaması, katılımcıları Python programlama dilinin temelleriyle tanıştırmayı amaçlar. Bu, değişkenler, koşullu ifadeler, döngüler, fonksiyonlar ve veri yapıları gibi temel kavramları içerir. İkinci aşama, katılımcıların makine öğrenimi kavramlarını öğrenmelerini hedefler. Bu aşamada, denetimli ve denetimsiz öğrenme, veri ön işleme, modelleme ve değerlendirme gibi kavramlar ele alınır. Üçüncü aşama, katılımcıların Python veri kütüphaneleri olan NumPy ve Pandas gibi araçları kullanarak veri işleme ve analiz yeteneklerini geliştirmelerini amaçlar. Bu aşama, gerçek dünya verileriyle çalışma becerilerini artırır. Son aşama, katılımcıların öğrendikleri bilgileri pratik bir şekilde uygulamalarına ve kendi projelerini geliştirmelerine olanak tanır. Bu, yaratıcılıklarını kullanarak problemleri çözme ve gerçek dünya uygulamaları oluşturma yeteneklerini geliştirmelerine yardımcı olur
Hedef Kitlesi:
Bu eğitim programı, elektronik ve kodlama konularına ilgi duyan herkes için tasarlanmıştır. Özellikle ortaokul öğrencileri için uygundur. Katılımcıların temel elektronik ve bilgisayar bilgisine sahip olması önerilir, ancak gerekli değildir.
Program Süresi ve Yeri:
Eğitim programı toplamda 12 hafta sürecektir. Her hafta 2şer saatlik dersler düzenlenecek ve toplamda 24 saatlik bir eğitim süreci olacaktır. Dersler, uygun bir sınıf ortamında gerçekleştirilecektir.
Programlama Dersi 1. Hafta :
Programlama Dersi 2. Hafta:
Programlama Dersi 3. Hafta:
Programlama Dersi 4. Hafta:
- Python'un neden kullanıldığını ve popülerliğini anlatma.
- Temel programlama kavramları hakkında kısa bir özet.
- Python dilinin temel sözdizimi.
- İlk Python programının yazılması: "Merhaba Dünya!"
Değişkenler ve Veri Tipleri
- Değişkenlerin tanımı ve nasıl kullanılacağı.
- Temel veri tipleri: int, float, str, bool.
Temel Operatörler
- Aritmetik operatörler ve kullanımı.
- Karşılaştırma operatörleri ve mantıksal operatörler.
Kontrol Yapıları
- If-else ifadeleri ile karar yapıları.
- Döngüler: for ve while.
Pratik Uygulama: Basit Bir Hesap Makinesi
- Kullanıcıdan giriş alarak basit bir hesap makinesi uygulaması yapma.
Fonksiyonlar
- Fonksiyonların tanımı ve nasıl kullanılacağı.
- Kendi fonksiyonlarını oluşturma.
Listeler
- Listelerin tanımı ve kullanımı.
- Temel liste operasyonları.
Pratik Uygulama: Liste İşlemleri
- Bir liste üzerinde döngüler ve işlemler kullanarak örnek bir uygulama yapma.
Hafta 1: NumPy ve Pandas
Hafta 2: Veri Görselleştirme
Hafta 3: Veri Analizi ve İleri Düzey Veri İşleme
Hafta 4: Proje Geliştirme
- NumPy'nin temelleri (dizi oluşturma, indeksleme, işlemler).
- Pandas veri çerçeveleri ve veri manipülasyonu.
- Veri görselleştirme temelleri (Matplotlib veya Seaborn).
- Pandas'ı kullanarak veri analizi.
- Gruplama ve toplama işlemleri.
- Veri manipülasyonu ve dönüştürme teknikleri.
- Katılımcılar için proje fikirleri sunulması.
- Proje kapsamı ve gereksinimlerinin belirlenmesi.
- Proje geliştirme süreci ve sunumu.
Hafta 1: Makine Öğrenimi Giriş
Hafta 2: Sınıflandırma
Hafta 3: Veri Ön İşleme
Hafta 4: Temel Modelleme ve Değerlendirme
- Makine öğreniminin temel kavramları.
- Denetimli ve denetimsiz öğrenme.
- Regresyon ve sınıflandırma.
- Veri temizleme ve dönüştürme.
- Eksik verilerle başa çıkma.
- Veri normalleştirme ve ölçeklendirme.
- Basit doğrusal regresyon.
- Basit sınıflandırma modelleri (K-NN, Decision Trees vb.)
- Model değerlendirme metrikleri.
İki Kurs Alıp, Kursu Birinci Bitiren Öğrenciye Verilecek Ödül:
JBL JR310BT