Ders Detayı

Dersler

Ders 1: Tanıtım

Ders 2: Makine Öğrenmesi Nedir?

Ders 3: Regresyon Analizi

Ders 4: Regresyon Analizi için Basit Doğrusal Regresyon ve Çoklu Doğrusal Regresyon Örnekleri

Ders 5: Naive Bayes Sınıflandırıcısı ve uygulama örneği

Ders 6: Destek Vektör Makinesi ve uygulama örneği

Ders 7: Karar Ağacı Algoritması ve uygulama örneği

Ders 8: Rastgele Orman Algoritması ve uygulama örneği

Ders 9: Yapay Sinir Ağı ve uygulama örneği

Ders 10: K-En Yakın Komşu Algoritması ve uygulama örneği

Ders 11: K-Ortalama Kümeleme Algoritması ve uygulama örneği

Bu ders toplam 306 dk'dır.

Eğitim Hakkında

Makine Öğrenmesi, özellikle son 20 yılda gittikçe yaygın bir şekilde tüm disiplinlerde kullanılır hâle gelmiştir. Makine öğrenmesi teknikleri sayesinde pek çok problemin çözümü daha hızlı ve daha etkili şekilde gerçekleştirilmektedir. Bilim ve teknoloji dünyasındaki gelişmeler, araştırmalardaki başarılar ve insan hayatına sağladığı kolaylıklar nedeniyle makine öğrenmesine gösterilen ilgi her geçen gün artmaktadır. Bu nedenle günümüzün en önemli araştırma konuları arasında ilk sırada yer almaktadır. Ülkemizde de makine öğrenmesi konusunda son dönemlerde yaşanan gelişmelerden uzak kalmamak, gelişmelere katkı sağlamak ve problem çözümlerine yenilerini eklemek adına bu eğitimlerin hazırlanmasına ihtiyaç duyulmuştur. Bu eğitim sayesinde üniversitelerde seçmeli ve/veya zorunlu derslerdeki önemli bir ihtiyacın karşılanmasına da imkan sağlanmaktadır. Ayrıca bu alanda kendini geliştirmek isteyen araştırmacılara da bir kaynak teşkil edeceği düşünülmektedir. Makine öğrenmesi için kullanılan ve başarımlarını kanıtlamış farklı algoritmalar bulunmaktadır. Teorik bilgiler ve uygulama örnekleriyle birlikte anlatılan ve farklı problemlerde çözüm için sıklıkla kullanılan bu algoritmaların öğrenilmesi sayesinde, makine öğrenmesi konusunda uzman araştırmacıların yetiştirilmesine katkı sağlanacaktır. Eğitimde her bir algoritma gerek teorik bilgileriyle gerekse de uygulama örnekleriyle birlikte sunulmuştur. Bu yönüyle, aynı konudaki diğer eğitimlerden farklılaşmakta ve özgünlük içermektedir.

Eğitmen Hakkında

Doç. Dr. Serkan SAVAŞ, Kırıkkale Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünde görev yapmaktadır. 2019 yılında doktora derecesini almış, 2023 yılında ise doçent unvanını almıştır. Öncesinde Millî Eğitim Bakanlığına bağlı okullarda öğretmenlik ve yöneticilik görevlerinde bulunmuştur. Yüksek Lisans eğitiminde Veri Madenciliği konusunda, Doktora eğitiminde ise Yapay Zekâ, Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi, Siber Güvenlik ve Sosyal Ağlar ile ilgili çalışmalar yapmıştır. Görev yaptığı kurumlarda; Yapay Zekâ ile Yenilikçi ve Akıllı Bakım Onarım, Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları, Eğitimde Derin Öğrenme Uygulamaları, 3 Boyutlu Eğitim Teknolojileri, Girişimcilik, Sosyal ve Yerel Amaçlı Projeler gibi Ulusal ve Uluslararası pek çok proje yazmış ve yürütmüştür. Proje döngüsü yönetimi, proje hazırlama, süreç yönetimi gibi konularda eğitimler almış ve proje uygulamalarıyla deneyimlerini geliştirmiştir. Farklı kurumlarda Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Siber Güvenlik, Görüntü İşleme ve Proje Hazırlama gibi eğitimler de vermektedir. Ulusal ve Uluslararası dergiler ve konferanslarda çalışmalarıyla ilgili pek çok makale ve bildirisi yayınlanan Doç. Dr. Serkan Savaş’ın ayrıca yayınlanmış kitap ve kitap bölümleri de bulunmaktadır. Ayrıca ulusal ve uluslararası lisansüstü öğrencilere de danışmanlıklar yaparak bilim dünyasına katkılar vermeye devam etmektedir.

#AYEUM  #makineöğrenmesi #yapayzeka #yöntem

Eğitmen: Doç. Dr. Serkan SAVAŞ

Katılım Belgesi: Evet

Durum:   Tüm Dersler Yüklendi

Garanti: %100  Memnuniyet ve İade garantisi

Özellikleri:  İnteraktif, Online Sınav, Eğitmene soru sorma  İmkanı