Python ile Yapay Zeka 102
Python ile Yapay Zeka 102 eğitimine katılarak yapay zekâyı gerçek projelerde kullanmayı öğren!
Hemen kayıt ol ve geleceğin teknolojisine bir sonraki adımını at!
Fiyat Bilgisi
🎫 31 Ocak'a kadar "earlybird" kodunu kullanarak ayrıca %20 indirim kazanın!
Eğitim Hakkında
Python ile Yapay Zeka 102, Python ve yapay zeka alanında uçtan uca model geliştirme odaklı 2. seviye bir eğitim programıdır.
Bu eğitimde katılımcılar; veriyi analiz etmeyi, doğru şekilde ön işlemden geçirmeyi, farklı makine öğrenmesi modellerini kurmayı ve performanslarını ölçmeyi öğrenir. Eğitim, gerçek problem tipleri (regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve NLP) üzerinden uygulamalı laboratuvar çalışmaları ve mini proje ile ilerler.
⏰ Son Katılım Tarihi: 8 Mart 2026 Pazar
🗓️ Ana Eğitim Başlangıç Tarihi: 14 Mart 2026 Cumartesi
🕑 Ana Eğitim Saati: 14:00 - 17:00
💪 Soft-Skill Atölyeleri: Her Salı • 19:00 - 20:30
💻 Canlı Kodlama Seansları: Her Perşembe • 19:00 - 20:30
💼 Teknik Gezi: Kariyer.net Ofisi’nde gerçekleştireceğimiz teknik gezi ile gerçek bir teknoloji ekibinin çalışma kültürünü ve profesyonel çalışma ortamını yakından tanıma fırsatı bulacaksınız.
Toplamda 18 saatlik ana eğitim, 5 saatlik canlı kodlama seansları, 3 saatlik soft-skill atölyeleri, 2 saatlik webinarlar ve Kariyer.net Ofisi’nde teknik gezi programın deneyim odaklı yapısını güçlendiriyor.
Eğitim İçeriği
💻 Ana Eğitim
Ders 1: AI/ML/DL Giriş + Veri Bilimi Akışı + Doğru Değerlendirme
- AI–ML–DL farkları, kullanım senaryoları
- Problem tipleri: sınıflandırma / regresyon / kümeleme
- Veri sızıntısı (data leakage) nedir, neden yakar?
- Train/valid/test mantığı (kısa ama net)
- Lab: küçük bir veri setinde hedef/özellik ayrımı + hızlı keşi
Ders 2: NumPy + Pandas ile Veri Hazırlama ve EDA
- NumPy: vektörleştirme, indexing, temel istatistik
- Pandas: okuma (CSV/Excel), filtreleme, join/merge temel mantığı
- Eksik değerler, veri tipleri, hızlı veri kalite kontrolü
- Lab: mini EDA raporu + temiz veri çıktısı
Ders 3: Önişleme + Encoding/Scaling + Pipeline ile “Tek Tuş” Akış
- One-Hot Encoding
- StandardScaler / MinMaxScaler: ne zaman hangisi?
- Pipeline + ColumnTransformer ile uçtan uca akış
- Lab: pipeline ile eğitim + tahmin + basit validasyon
Ders 4: Denetimli Öğrenme “Çekirdeği”: Regresyon + Sınıflandırma (Birleştirilmiş)
- Regresyon: baseline, metrikler (MAE/MSE/RMSE/R²), hata analizi
- Sınıflandırma: Logistic Regression, Confusion Matrix, Precision/Recall/F1, threshold
- Dengesiz veri (imbalanced) için temel stratejiler
- Lab: aynı veri setinde 1 regresyon veya 1 sınıflandırma mini akışı + metrik raporu
Ders 5: Ağaç Tabanlı Modeller + Hızlı Tuning
- Decision Tree, Random Forest: overfitting, stabilite, feature importance
- Boosting fikri (pratik sezgi) + temel hiperparametre kavramı
- GridSearchCV / RandomizedSearchCV (hızlı demo)
- Lab: Logistic vs RF karşılaştırma + 1 kısa tuning denemesi
Ders 6: Denetimsiz Öğrenme + NLP’ye Giriş + Mini Proje Sprint
- K-Means, Elbow/Silhouette kısa anlatım + PCA ile görselleştirme
- NLP giriş: temel önişleme, TF-IDF, basit metin sınıflandırma (TF-IDF + Logistic)
- Mini Proje:
- Seçenek A: Destek talebi kategorisi tahmini (NLP)
- Seçenek B: Churn tahmini (tabular)
- Seçenek C: Satış/talep tahmini (regresyon)
- Teslim: 1 notebook + kısa README (problem, veri, metrik, sonuç, geliştirme
Başvuru Şartları
Bu eğitim herkesin katılımına açıktır.
Bu eğitime başvuracak adayların Python programlama diline temel seviyede hakim olması ve yapay zeka / veri bilimi kavramlarına giriş seviyesinde bilgiye sahip olması beklenmektedir.
Fakat eksiklerin olduğunu düşünüyorsan üzülme, Canlı Kodlama Seansları ve Uzman Mentorlarımız bu eğitimde senin yanında olacak. 🙌
Program Akışı
Neden Bu Eğitime Katılmalıyım?
Bu eğitim, Python ve yapay zeka dünyasına bir sonraki adımını atmak isteyen herkes için pratik ve uygulanabilir bir öğrenme deneyimi sunar. Teoriden çok pratiğe odaklanan içerikler sayesinde öğrendiklerini anında gerçek kodlama örnekleriyle pekiştirirsin.
Canlı Kodlama Seansları, Soft-Skill Atölyeleri, Webinarlar ve Teknik Gezi ile sadece teknik yetkinlik açısından değil; kariyer, iletişim ve sektör bilgisi açısından da kendini geliştirirsin.
Ayrıca, alanında uzman eğitmenlerden birebir geri bildirim alma fırsatı, öğrenme sürecini hızlandırır ve daha emin adımlarla ilerlemene yardımcı olur.
Bu program, geleceğin en önemli alanlarından biri olan yapay zekaya güçlü bir başlangıç yapmak isteyen herkes için doğru bir adımdır.
Sıkça Sorulan Sorular
Formu doldurup ödemeni tamamlamanın ardından seninle iletişime geçerek aklındaki soruları yanıtlayacağız. Ayrıca, herhangi bir sorunun olması durumunda bize academy@techcareer.net adresi üzerinden de ulaşabilirsin.
Eğitim, online oturumlar ve interaktif uygulamalarla gerçekleşir. Sadece eğitim sonunda Kariyer.net ofisinde gerçekleşecek Teknik Gezi etkinliği yüz yüze planlanmıştır.
Evet, bu program ücretlidir. Taksit seçenekli ödeme kolaylığı ile ödeme sürecini tamamlayabilirsin.
Hayır, eğitime katılmak için teknik bir ön koşul yok.
Evet! Derslerin kayıtları sistemde yer alıyor. Kaçırdığın dersleri istediğin zaman izleyebilirsin.
Evet, programı başarıyla tamamladığında Techcareer.net Academy tarafından onaylı bir katılım ve başarı sertifikası alırsın.
Gerçek hayat senaryolarına uygun, yazılım dünyasında karşına çıkabilecek problemlere yönelik projeler geliştireceksin. Finalde kapsamlı bir bitirme projesiyle mezun olacaksın.
Eğitim sonunda Python ile orta seviye programlama ve yapay zeka teknolojileri bilgisine hakim olacaksın. Canlı kodlama, projeler ve uygulamalar sayesinde kendi mini yapay zeka projelerini geliştirebilecek seviyeye ulaşacaksın.