Kurs Açıklaması
Yapay Zekâ Ufukları Workshop’u, katılımcılara yapay zekanın ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve günlük yaşam ile iş dünyasında hangi alanlarda kullanıldığını kapsamlı bir şekilde öğretmeyi hedefleyen, hem teorik hem de uygulamalı içeriklerle desteklenen ileri düzey bir eğitim programıdır. Eğitimde, temel kavramlardan başlayarak makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve robotik gibi konulara giriş yapılmakta; ayrıca yapay zekanın etik boyutları ve geleceğe yönelik trendleri de incelenmektedir.
Nedir?
Bu workshop, yapay zekanın temel prensiplerini ve uygulama alanlarını anlaşılır bir dille sunarak, katılımcıların algoritmik düşünce, problem çözme ve yenilikçi çözümler geliştirme becerilerini artırmayı amaçlar. Yapay zeka kavramının tarihçesi, temel terimleri, öğrenme algoritmaları, veri işleme yöntemleri ve pratik uygulama örnekleri üzerinden konular derinlemesine ele alınır. Eğitim kapsamında ayrıca, yapay zekanın endüstrideki uygulamaları, sosyal ve etik etkileri ile gelecekteki trendler de tartışılacaktır.
Kimler içindir?
Bu workshop, aşağıdaki bireyler için uygundur:
Yazılım geliştiriciler ve veri bilimciler
Sistem mühendisleri, IT yöneticileri ve proje yöneticileri
Akademisyenler, araştırmacılar ve teknoloji meraklıları
İş analistleri ve dijital dönüşüm süreçlerinde yer alan profesyoneller
Yapay zeka teknolojilerine ilgi duyan ve bu alanda temel bilgi edinmek isteyen herkes
Neden AI Horizons: Yapay Zekâ Ufukları Workshop’u?
Temel Bilgi ve Kavrayış: Yapay zekanın temel prensipleri, algoritmaları ve uygulama alanları hakkında sağlam bir temel oluşturur.
Uygulamalı Deneyim: Canlı demo seansları, interaktif atölyeler ve vaka çalışmaları ile teorik bilgilerin pratikte nasıl kullanılacağını deneyimlersiniz.
Geleceğe Hazırlık: Yapay zeka, günümüz ve geleceğin en önemli teknolojik trendlerinden biridir; bu eğitim, kariyerinizde ve iş süreçlerinizde rekabet avantajı sağlar.
Etik ve Sosyal Boyut: Yapay zekanın etik, sosyal ve güvenlik boyutlarını da ele alarak, sorumlu ve bilinçli bir yaklaşım geliştirilmesine katkı sağlar.
Kapsamlı ve Güncel İçerik: Endüstri standartlarına uygun araçlar, metodolojiler ve güncel trendlerle donatılmış kapsamlı bir müfredat sunar.
Konular
Yapay Zekanın Tanımı ve Temel Kavramlar
Temel Tanımlar ve Kavramlar
Yapay zeka (YZ) nedir? Tanım, amaç ve kullanım alanları
Akıllı sistemler, otomasyon, veri işleme ve algoritmaların rolü
Temel bileşenler: Algoritmalar, modeller, veriler, öğrenme süreçleri
Yapay Zeka Sistemlerinde Kullanılan Temel Teknolojiler
Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve istatistiksel yöntemler
Sinir ağları, nöron modeli, aktivasyon fonksiyonları
Veri ön işleme, eğitim ve test süreçleri
Uygulama Alanlarına Giriş
Günlük yaşamda yapay zekanın örnekleri: Akıllı asistanlar, öneri sistemleri vb.
Endüstriyel uygulamalar: Otonom araçlar, sağlık, finans, üretim vb.
Gelecekteki potansiyel kullanım alanlarına kısa bakış
Yapay Zekanın Tarihçesi: 1950’lerden Günümüze
Erken Dönem (1950-1970)
Turing Testi, ilk algoritmalar ve deneysel uygulamalar
İlk uzman sistemlerin ortaya çıkışı ve simgesel AI yaklaşımı
Gelişim Süreçleri (1970-1990)
Klasik yapay zeka araştırmaları, kural tabanlı sistemler
Bilgisayarların artan hesaplama gücü ve veri kaynaklarının genişlemesi
Kritik projeler, önemli akademik makaleler ve dönüm noktaları
Modern Dönem (1990’lar ve Sonrası)
İstatistiksel öğrenme, makine öğrenmesi ve büyük veri devrimi
Derin öğrenmenin yükselişi, GPU ve bulut teknolojilerinin rolü
Günümüzün uygulama örnekleri, endüstri standartlarının oluşması ve yapay zekanın yaygınlaşması
Yapay Zeka Paradigmaları: Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, Uzman Sistemler
Makine Öğrenimi
Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme yaklaşımları
Sınıflandırma, regresyon, kümeleme algoritmalarına genel bakış
Temel algoritma örnekleri ve uygulama senaryoları
Derin Öğrenme
Derin sinir ağları, CNN, RNN, LSTM ve Transformer mimarileri
Model eğitimi, overfitting/underfitting kavramları, optimizasyon yöntemleri
Uygulama örnekleri: Görüntü, ses ve metin verisi üzerinde derin öğrenme projeleri
Uzman Sistemler
Kural tabanlı sistemler, mantık programlama ve çıkarım motorları
Uzman sistemlerin tarihsel önemi, avantajları ve sınırlamaları
Günümüz uygulamalarında hibrid yaklaşımlar: Uzman sistemlerin makine öğrenmesi ile entegrasyonu
Etik ve Güvenlik: Yapay Zekanın Sınırları ve Tehditleri
Yapay Zeka Etiği
Etik ilkeler: Adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik ve gizlilik
Yapay zekanın sosyal etkileri, önyargı ve ayrımcılık konuları
Sorumlu AI uygulamaları: Model açıklanabilirliği, etik rehberler ve regülasyonlar
Güvenlik ve Veri Koruma
Veri güvenliği, model güvenilirliği ve adversarial saldırılar
Yapay zeka sistemlerinde şifreleme, erişim kontrolü ve güvenli eğitim süreçleri
Uygulamalı örnekler: Güvenlik zafiyetleri, risk analizi ve mitigasyon stratejileri
Sınırlar ve Tehditler
Yapay zekanın mevcut sınırları, teknik ve etik zorluklar
Yanlış kullanım, siber saldırılar ve toplumsal etkiler
Geleceğe yönelik öneriler ve risk yönetimi stratejileri
Gelecek Perspektifi: Yapay Zeka Trendleri ve Potansiyel Kullanım Alanları
Geleceğin Teknolojik Trendleri
Yeni nesil yapay zeka teknolojileri: Explainable AI, federated learning, quantum computing
Gelişmekte olan algoritmalar, yeni mimari yaklaşımlar ve veri yönetimi stratejileri
Potansiyel Kullanım Alanları
Sağlık, finans, eğitim, otomotiv, perakende, kamu hizmetleri ve diğer sektörlerde YZ uygulamaları
Otonom sistemler, kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, akıllı şehirler ve robotik otomasyon
Gelecekteki uygulama senaryoları, vaka analizleri ve pazar trendleri
Stratejik ve Ekonomik Etkiler
YZ’nin iş modellerine, verimliliğe ve ekonomik büyümeye etkisi
Dijital dönüşüm, rekabet avantajı ve stratejik planlama
Sektörel örnekler, yatırım analizi ve geleceğe yönelik stratejik öngörüler
Bizimle iletişime geçin
bize ulaşın!