Kurumsal Yapay Zeka (AI) ve Teknoloji Eğitim Kataloğu

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Müşteri Kaybı (Churn) ve Propensity Modelleme RuneLab Akademi · 12 saat

Churn, satın alma ve cross-sell eğilim modelleri; hedef tanımı, müşteri davranış özellikleri, survival analizi, uplift modelleme ve kampanya hedeflemesiyle tahminleri ölçülebilir elde tutma ve satış aksiyonlarına dönüştürür.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Öneri Sistemleri (Recommendation Systems) RuneLab Akademi · 12 saat

İşbirlikçi filtreleme, içerik tabanlı ve hibrit öneri modelleri, matris faktörizasyonu, implicit feedback, cold-start çözümleri ve ranking metrikleri; kişiselleştirilmiş ürün ve içerik öneri motorları kurulur.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Kestirimci Bakım (Predictive Maintenance) RuneLab Akademi · 12 saat

Sensör, telemetri ve bakım kayıtlarından arıza olasılığı ve kalan faydalı ömür (RUL) tahmini; sinyal özellik mühendisliği, sağlık indeksi, erken uyarı eşikleri ve bakım maliyet optimizasyonu uygulamalı işlenir.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Talep Tahminleme (Demand Forecasting) RuneLab Akademi · 12 saat

SKU-lokasyon düzeyinde talep tahmini: promosyon, fiyat esnekliği, stoksuz kalma (stockout) düzeltmesi, aralıklı talep (Croston/ADIDA), hiyerarşik uzlaştırma ve güvenlik stoğuna bağlanan olasılıksal tahminler.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Optimizasyon ve Karar Sistemleri (Optimization & Decision Systems) RuneLab Akademi · 12 saat

Tahmin modellerini matematiksel optimizasyonla birleştirme: LP/MILP formülasyonu, OR-Tools ve Pyomo ile kapasite, çizelgeleme, rota ve fiyat/bütçe tahsisi; belirsizlik altında stokastik ve bağlamsal karar sistemleri.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi XGBoost ve LightGBM ile Model Geliştirme RuneLab Akademi · 12 saat

Tablo verisinin standart modelleri XGBoost, LightGBM ve CatBoost: ağaç büyütme stratejileri, kategorik ve eksik değer işleme, ranking/quantile/custom objective, monotonic kısıtlar, Optuna ve hızlı inference.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML) RuneLab Akademi · 12 saat

AutoGluon, FLAML ve Optuna ile otomatik model seçimi, hiperparametre araması ve multi-layer stacking; zaman/kaynak bütçesi yönetimi, veri sızıntısı kontrolleri ve hızlı baseline'dan üretime geçiş.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) RuneLab Akademi · 12 saat

Cam kutu modeller (EBM, GAM), TreeSHAP/KernelSHAP, ALE, counterfactual açıklamalar (DiCE), belirsizlik ölçümü ve regülasyon uyumu; yüksek riskli kararlarda denetlenebilir ve aksiyon alınabilir açıklamalar üretilir.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Nedensel Çıkarım (Causal Inference) RuneLab Akademi · 12 saat

Korelasyondan nedenselliğe geçiş: DAG'lar, propensity score, Double Machine Learning (EconML/DoWhy), heterojen etki (CATE) ve farkların farkı (DiD); A/B testi yapılamayan durumlarda fiyat, kampanya ve politika etkisi ölçülür.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Federe Makine Öğrenmesi (Federated Learning) RuneLab Akademi · 12 saat

Ham veriyi merkezileştirmeden kurumlar veya uç cihazlar arasında ortak model eğitimi: Flower framework, FedAvg/FedProx, non-IID veri, diferansiyel gizlilik (Opacus) ve güvenli agregasyon ile KVKK uyumlu işbirliği.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Akan Veri ve Online Makine Öğrenmesi (Online Learning) RuneLab Akademi · 12 saat

River kütüphanesi ile akan veride artımlı (incremental) öğrenme, prequential değerlendirme, ADWIN/Page-Hinkley ile concept drift tespiti ve contextual bandit; gerçek zamanlı sistemlerde kesintisiz adaptasyon sağlanır.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Çizge (Graph) Modelleri ve Graph ML RuneLab Akademi · 12 saat

NetworkX ve PyTorch Geometric ile ilişkisel veride modelleme: merkeziyet ve topluluk algoritmaları, çizge özellikleri, Node2Vec, GCN/GraphSAGE/GAT ile düğüm, bağlantı ve alt-çizge tahmini; sahtekarlık halkaları ve tedarik ağları.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Makine Öğrenmesi ve Uygulamalı Veri Bilimi Tablo ve Zaman Serisi için Foundation Modeller (TabPFN, Chronos, TimesFM) RuneLab Akademi · 12 saat

TabPFN v2 ile tablo verisinde in-context learning; Chronos, TimesFM, Moirai ve Lag-Llama ile zero-shot/fine-tuned zaman serisi tahmini; GBDT ve klasik modellere karşı hız, doğruluk ve maliyet karşılaştırması.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

PyTorch 2.x ile tensor işlemleri ve autograd temellerinden CNN, Transformer, LLM ince ayarı (LoRA/QLoRA), difüzyon modelleri, GNN ve üretim ortamı model dağıtımına uzanan kapsamlı derin öğrenme eğitimi.

42 saat

Canlı Kurs

12 modül

Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme Derin Öğrenme Temelleri RuneLab Akademi · 18 saat

Yapay sinir ağları, ileri yayılım, backpropagation, aktivasyon ve loss fonksiyonları, AdamW, dropout ve batch normalization; PyTorch ile ilk derin öğrenme modellerini doğru kurma ve eğitme becerisi kazandırır.

18 saat

Canlı Kurs

5 modül

Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme İleri Seviye Derin Öğrenme RuneLab Akademi · 18 saat

Büyük ölçekli ve kararlı derin öğrenme: BF16/FP16 mixed precision, DDP/FSDP ile çoklu GPU eğitimi, self-supervised ve contrastive pretraining, metric learning, bilgi damıtma (distillation) ve profil analizi.

18 saat

Canlı Kurs

5 modül

Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme Modern Sinir Ağı Mimarileri RuneLab Akademi · 18 saat

ResNet ve ConvNeXt'ten Vision Transformer (ViT), Swin, hibrit omurgalar, State Space Models (Mamba), Mixture-of-Experts (MoE) ve multimodal mimarilere; probleme ve donanıma uygun ağ tasarımı ve seçimi.

18 saat

Canlı Kurs

5 modül

Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme Transformer Mimarileri RuneLab Akademi · 18 saat

Self-attention mekanizması, Multi-Head/Grouped-Query Attention, RoPE konumsal kodlama, encoder/decoder/encoder-decoder aileleri, KV cache ve FlashAttention; PyTorch ile sıfırdan ve Hugging Face ile uygulamalı.

18 saat

Canlı Kurs

5 modül

Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme TensorFlow ve Keras ile Derin Öğrenme RuneLab Akademi · 18 saat

Keras 3 ve TensorFlow 2 ekosistemi: Functional/Subclassing API, tf.data pipeline'ları, özel eğitim döngüleri (GradientTape), tf.distribute ve SavedModel/TF Serving/TFLite ile kurumsal model dağıtımı.

18 saat

Canlı Kurs

5 modül

Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme Model Sıkıştırma ve Edge AI RuneLab Akademi · 12 saat

Quantization (PTQ, QAT, INT8/INT4), yapısal pruning, knowledge distillation ve ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO, LiteRT (TFLite) ile bulut GPU maliyetini düşüren ve uç cihazlarda çalışan hızlı modeller.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme Derin Üretken Modeller (Generative AI Architectures) RuneLab Akademi · 12 saat

Üretken derin öğrenmenin temelleri ve mimarileri: VAE, GAN, Normalizing Flows, Denoising Diffusion (DDPM/Latent Diffusion), Flow Matching ve otoregresif modeller; sentetik veri ve çok modlu üretim.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) RuneLab Akademi · 12 saat

MDP, Q-Learning, DQN, Policy Gradient (PPO, SAC), contextual bandits ve Offline RL; Gymnasium ve Stable-Baselines3 ile dinamik fiyatlama, kaynak tahsisi ve kontrol problemleri için ardışık karar modelleri.

12 saat

Canlı Kurs

5 modül

Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme Derin Öğrenme ile Sahtekarlık Tespiti RuneLab Akademi · 18 saat

İşlem dizileri, oturum akışları ve işlem ağları üzerinde derin sahtekarlık modelleri: Transformer/RNN dizi modelleri, autoencoder anomali skorları, GNN ile sahtekarlık halkaları ve GBDT+DL hibrit mimarileri.

18 saat

Canlı Kurs

5 modül

Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme Derin Öğrenme ile Hata ve Kusur Tespiti RuneLab Akademi · 18 saat

Üretim hattı görüntüleri, akustik/titreşim sinyalleri ve sistem loglarında derin hata tespiti: PatchCore/PaDiM, Anomalib, YOLO/segmentasyon, 1D-CNN/autoencoder ve sadece sağlam örneklerle (one-class) eğitim.

18 saat

Canlı Kurs

5 modül