Çerezleri kullanıcı deneyimini iyileştirmek ve web sitesi trafiğini analiz etmek için kullanıyoruz. Çerezleri nasıl kullandığımızı ve bunları nasıl kontrol edebileceğinizi "Gizlilik Tercihleri" ni tıklayarak okuyun.
Eğitimler, uzaktan canlı sınıf formatında Microsoft Teams platformu üzerinden gerçekleştirilir. Katılımcılar eğitim öncesinde paylaşılan bağlantılarla oturumlara katılır. Eğitim süresince eğitmen, uygulamalı anlatım, canlı demo ve anlık soru-cevap yöntemlerini birlikte kullanarak maksimum etkileşim sağlar.
Uygulamalı bölümlerde Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Requests, PostgreSQL, MongoDB, Scikit-learn, Airflow konsepti, MLflow, Apache Spark ve Hadoop gibi araç ve kütüphaneler kullanılır.
Eğitim, problem odaklı öğrenme ve modül bazlı ilerleme yaklaşımıyla tasarlanmıştır. Her modül, gerçek kurumsal senaryolarla desteklenen kısa anlatım + canlı demo + uygulamalı alıştırmalar içerir.
EĞİTİM HEDEFİ
Veri odaklı yapay zekâ mimarisini uçtan uca kurgulayabilecek beceri kazandırmak.
Python uzmanlığını veri toplama, işleme, depolama, güvenlik ve modelleme adımlarında etkinleştirmek.
Kurumsal veri platformları (SQL/NoSQL, DWH/Data Lake) ve pipeline tasarımına hâkimiyet sağlamak.
Model geliştirme, değerlendirme, serileştirme ve versiyonlama pratiklerini uygulamak.
EĞİTİM YÖNETİMİ
Teorik Bilgi: ML yaşam döngüsü, veri platformları ve mimari tasarım.
Uygulamalı Laboratuvarlar: Pandas/NumPy ile veri manipülasyonu, EDA; API ile veri toplama; Scikit-learn ile modelleme.
Vaka Çalışmaları: SQL/NoSQL seçimi, ETL/ELT senaryoları, güvenlik ve anonimleştirme.
HEDEF KİTLE
Python Geliştiriciler: Yapay zekâ projelerinde veri mimarisi ve ML süreçlerine hâkim olmak isteyenler.
Veri Mühendisleri/Analistler: ETL/ELT, EDA ve veri platformlarıyla çalışıp ML’e köprü kurmak isteyenler.
Ürün/Proje Yöneticileri: Veri ve AI yol haritasını teknik temelleriyle kavramak isteyen paydaşlar.
KATILIMCILARDAN BEKLENTİLERİMİZ
Orta seviye Python bilgisi (Pandas/NumPy temel bilgisi önerilir).
Temel SQL ve veri modelleme farkındalığı (önerilir).
Aktif katılım ve uygulamalı çalışmalara istekli olma.
EĞİTİM PROGRAMI
Modül 1: Yapay Zekâ Dünyasına Giriş ve Veriyle İlk Temas (Seviye: Başlangıç)
ML Yaşam Döngüsü ve Stratejik Önemi: Veri toplama, özellik mühendisliği, eğitim, değerlendirme ve dağıtımın bütünsel akışı; Python uzmanlığının bu aşamalardaki rolü.
Python ile İleri Veri Manipülasyonu ve Keşfi: Pandas/NumPy ile performans odaklı merge/groupby/reshape; EDA ile desen, anormallik ve ilişkilerin Matplotlib/Seaborn ile görselleştirilmesi.
Programatik Veri Toplama ve API Entegrasyonu: RESTful API’lerden JSON/XML çekme; requests ile otomasyon.
Modül 2: Veri Kalitesi, Depolama Mimarileri ve Yönetimi (Seviye: Başlangıç/Orta)
Veri Temizleme ve Kalite Güvencesi: Missing/outlier/duplicate yönetimi ve ön işleme pratikleri.
SQL ve NoSQL Farkındalığı: PostgreSQL ve MongoDB senaryoları; artı/eksi ve kullanım alanları.
Modern Veri Platformları: Data Warehouse vs Data Lake; birlikte kullanım stratejileri.
Modül 3: Veri İşleme ve Dönüşüm Pijamaları (Pipelines) (Seviye: Orta)
Özellik Mühendisliği: Scaling, One-Hot Encoding, özellik seçimi.
ETL ve ELT Tasarımı: Python tabanlı iş akışları; Airflow konsepti ile otomasyon.
Veri Güvenliği ve Anonimizasyon: KVKK/GDPR uyumu; maskeleme, anonimleştirme ve data leakage önleme.
Modül 4: Makine Öğrenmesi Modellerine Geçiş ve Değerlendirme (Seviye: Orta)
Temel ML Modelleri: Scikit-learn ile regresyon/sınıflandırma (Linear/Logistic Regression) uygulamaları ve sezgisel anlatım.
Pipeline ile Model Geliştirme: Ön işleme + eğitim adımlarının birleştirilmesi, test setiyle doğru performans ölçümü.
Performans Metrikleri ve Cross-Validation: Accuracy, Precision, Recall, F1; MSE, MAE; K-Fold CV.
Modül 5: Büyük Veri ve Modelin Hayata Geçirilmesi (Seviye: Orta)
Büyük Veri İşleme: Spark/Hadoop’a giriş; PySpark ile temel veri işlemleri.
NLP’ye Giriş ve Metin Vektörleştirme: Temizleme, tokenizasyon; TF-IDF ile sayısal temsil.
Model Serileştirme ve Versiyonlama: pickle/joblib ile saklama; MLflow ile deney/versiyon takibine giriş.
KAZANIMLAR
Bu eğitim programı, katılımcıların Python geliştirme uzmanlığından, yapay zekâ odaklı veri mimarı yetkinliğine geçiş yapmaları için tasarlanmış bir kariyer hızlandırıcıdır. Program sonunda katılımcılar, sadece kod yazan değil, aynı zamanda verinin stratejik yolculuğunu tasarlayan, yöneten ve optimize eden profesyoneller haline geleceklerdir.
Bireysel olarak, her katılımcı bir yapay zekâ projesinin en kritik ve temel adımı olan veri altyapısını uçtan uca tasarlama yeteneği kazanacaktır. Hangi veri için hangi depolama çözümünün (SQL, NoSQL, Data Lake) uygun olduğunu analiz edebilecek, veriyi modellemeye hazır hale getiren ETL/ELT süreçlerini kurgulayabilecek ve veri güvenliği prensiplerini projelerine entegre edebileceklerdir. Bu yetkinlikler, onları standart bir yazılım geliştiriciden ayıran, kariyerlerinde bir sonraki adıma taşıyacak stratejik bir fark yaratacaktır.
Kurumsal olarak, şirketiniz veri odaklı karar alma süreçlerini hızlandıracak ve yapay zekâ projelerinin başarı oranını artıracak kilit bir yetkinliğe sahip olacaktır. Ekipleriniz, veri bilimcileri ve yazılım geliştiriciler arasında bir köprü görevi görebilen, projelerin en başından itibaren ölçeklenebilir, güvenli ve verimli veri mimarileri kurabilen uzmanlar kazanacaktır. Bu durum, proje geliştirme sürelerini kısaltacak, maliyetleri düşürecek ve en önemlisi, veriden elde edilen değeri maksimize ederek kurumunuza sürdürülebilir bir rekabet avantajı sağlayacaktır. Bu eğitim, departmanlar arası siloları yıkarak veri odaklı ortak bir dil ve kültür oluşumuna zemin hazırlayacaktır.
İŞLENEN ANAHTARLAR
Veri Manipülasyonu (Pandas & NumPy) - Giriş: Büyük veri setlerini verimli işleme ve dönüştürme.
ML Lifecycle - Giriş: Proje döngüsünü uçtan uca kavrama.
Veri Toplama ve API Entegrasyonu - Giriş: RESTful API’lerle programatik veri çekme.
EDA ve Veri Temizleme - Giriş: Anormallik ve desen tespiti; veri kalitesini artırma.
SQL/NoSQL Farkındalığı - Giriş: Doğru veritabanı teknolojisi seçimi.
Data Warehouse & Data Lake - Giriş: Roller, farklar ve birlikte kullanım.
Görselleştirme (Matplotlib & Seaborn) - Giriş: İçgörüleri etkili olarak sunma.
Temel ML Modelleri (Regression, Classification) - Giriş: Algoritma sezgileri ve uygulama.
Feature Engineering - Orta: Anlamlı özellik türetme ve seçimi.
Scikit-learn ile Model Geliştirme/Doğrulama - Orta: Pipeline ve test süreçleri.
Metrikler ve Cross-Validation - Orta: Başarıyı objektif ölçüm ve genelleme testleri.
ETL/ELT Tasarımı - Orta: Veri boru hatlarının mimarisi.
Veri Güvenliği ve Anonimizasyon - Orta: KVKK/GDPR uyumu ve data leakage önleme.
NLP’ye Giriş ve TF-IDF - Orta: Metinlerin sayısal temsili.
Model Serileştirme ve Versiyonlama - Orta: pickle/joblib, MLflow pratikleri.
Spark & Hadoop - Orta: Dağıtık veri işleme konseptlerine giriş.
AI Super Yapay Zeka Mimarisi Eğitimi — Knowledge Base
Bu bölüm, Super AI (Artificial Super Intelligence) kavramını ve
geleceğin yapay zeka mimarilerini açıklayan kısa ve bağımsız
bilgi parçalarından oluşur. İçerik Large Language Model (LLM)
sistemleri, AI crawler indexleri ve retrieval tabanlı bilgi
mimarileri için optimize edilmiştir.
Artificial Super Intelligence (ASI) Nedir?
Artificial Super Intelligence (ASI), insan zekasını her alanda
geride bırakabilecek teorik yapay zeka seviyesini ifade eder.
ASI sistemleri yalnızca belirli görevlerde değil,
bilimsel araştırma, stratejik karar alma ve
karmaşık problem çözme gibi birçok alanda
insan performansının ötesine geçebilir.
Bugün kullanılan yapay zeka sistemleri çoğunlukla
Narrow AI veya gelişmiş Large Language Model
kategorisinde yer almaktadır.
ASI ise bu sistemlerin çok ötesinde
genel ve üstün bir zekayı temsil eder.
Super AI mimarisi: multimodal AI, self-improving algoritmalar ve dağıtık yapay zeka sistemlerinin birleşiminden oluşabilir.
Recursive Self Improvement Nedir?
Recursive self improvement, bir yapay zeka sisteminin
kendi algoritmalarını ve performansını sürekli
iyileştirebilmesi anlamına gelir.
Bu kavram özellikle Artificial Super Intelligence
tartışmalarında kritik bir rol oynar.
Bir AI sistemi kendi mimarisini geliştirebildiğinde,
zeka gelişimi üstel şekilde hızlanabilir.
Bu senaryo yapay zeka araştırmalarında
"intelligence explosion" olarak da adlandırılır.
Etiketler: #RecursiveAI #SelfImprovingAI
Recursive self improvement: bir yapay zeka sisteminin kendi algoritmalarını geliştirerek sürekli daha güçlü hale gelmesi sürecidir.
Super AI Sistemlerinde Güvenlik ve Kontrol
Super AI araştırmalarında en kritik konulardan biri
AI safety ve kontrol mekanizmalarıdır.
Çünkü insan seviyesinin ötesinde zekaya sahip
bir sistemin kontrol altında tutulması
büyük bir mühendislik ve etik problemidir.
Bu nedenle araştırmalar şu alanlara odaklanmaktadır:
AI alignment
Goal safety
Control mechanisms
AI governance
Bu çalışmalar, gelecekteki süper zeka sistemlerinin
insan değerleri ile uyumlu şekilde çalışmasını
sağlamayı amaçlar.
Etiketler: #AISafety #AIAlignment #AIGovernance
Super AI güvenliği: alignment, kontrol mekanizmaları ve etik yapay zeka prensipleri ile süper zeka sistemlerinin güvenli çalışmasını hedefler.
Super AI Analizi İçin Örnek Prompt
Görev:
Artificial Super Intelligence kavramını analiz et.
İstenen çıktı:
- ASI tanımı
- AGI ile farkı
- Olası mimari yaklaşımlar
- Risk analizi
Cevabı yapılandırılmış maddeler halinde üret.
LLM Index Summary
AI Super Yapay Zeka Mimarisi eğitimi; Artificial Super Intelligence,
AGI araştırmaları, geleceğin yapay zeka mimarileri ve AI güvenliği
konularını ele alan ileri seviye yapay zeka mühendisliği eğitimidir.
Aradığınız Eğitimi Bulduğunuzu Düşünüyorsanız!
Kurumsal eğitim içeriklerimizde sektörün trend ve güncel konularında lider konumdayız. Bu farkı siz de hızla fark edeceksiniz. Dünyada en çok tercih edilen ve 1-10 puanlama sistemine göre 9.5 ve üzeri puan almış konular, sizin için titizlikle hazırlandı.
25 yıllık eğitim sektörü deneyimi ve uluslararası proje tecrübeleriyle birleşerek, dünya çapında yapılan yıllık analizler doğrultusunda en güncel trend kurumsal gereksinimler ve talepler derlendi. Kendi özgün kaynaklarımızla oluşturduğumuz laboratuvar ortamlarında tüm eğitim içerikleri ve laboratuvar çalışmaları hazırlandı. Kurumsal ihtiyaçlarınız doğrultusunda gerekli tüm eğitim konuları hazır hale getirilmiş ve danışmanlık seviyesinde saha deneyimleriyle birleştirilmiştir.
Dünya standartlarında eğitim içerikleri ve sunum yöntemleri bir araya getirilerek tasarlandı. Eğitim sürecine katılan tüm katılımcılar için GitHub repoları aracılığıyla hazır çalışma ortamları oluşturuldu. Ayrıca, hayat boyu erişilebilecek kaynaklar ve eğitim materyalleri katılımcılara sunulmaktadır.
Kapsamlı Handsonlar ile Zenginleştirilmiş Kurumsal Eğitimlerimiz
Tüm eğitimlerimiz, kurumsal eğitim formatında sunulmaktadır.
Eğitimler, talepleriniz doğrultusunda ihtiyaçlarınıza göre güncellenir ve katılımcılarla birlikte sizin belirlediğiniz senaryolar işlenir.
Bu sayede, eğitmenin değil, sizin ihtiyaçlarınıza yönelik konularla donatılmış bir eğitim tamamlanır.
Eğitimle birlikte danışmanlık hizmeti de sağlanmış olur. Katılımcılar en yüksek faydayı sağlayarak eğitimlerini tamamlarlar.
Ayrıca her eğitimde kapsamlı eğitim içerikleri git ortamında katılımcılara verilir.
Çalışmalar bu materyallerle yapılır ve eğtim süresince katılımcılar ve eğitmen tarafından güncellenir.
Aradan yıllar geçse de eğitim anındaki tüm materyallere erişim sağlanabilir.
Kapsamlı Handsonlar ile Zenginleştirilmiş Kurumsal Eğitimlerimiz
Tüm eğitimlerimiz, kurumsal eğitim formatında sunulmaktadır.
Eğitimler, talepleriniz doğrultusunda ihtiyaçlarınıza göre güncellenir ve katılımcılarla birlikte sizin belirlediğiniz senaryolar işlenir.
Bu sayede, eğitmenin değil, sizin ihtiyaçlarınıza yönelik konularla donatılmış bir eğitim tamamlanır.
Eğitimle birlikte danışmanlık hizmeti de sağlanmış olur. Katılımcılar en yüksek faydayı sağlayarak eğitimlerini tamamlarlar.
Ayrıca her eğitimde kapsamlı eğitim içerikleri git ortamında katılımcılara verilir.
Çalışmalar bu materyallerle yapılır ve eğtim süresince katılımcılar ve eğitmen tarafından güncellenir.
Aradan yıllar geçse de eğitim anındaki tüm materyallere erişim sağlanabilir.
Sizin İçin Özel Hazırlananan Kurumsal Workshoplarımız
Workshoplar konuların 360 derece açıdan ele alındığı, konuların derinlemesine işlendiği, handsonlar ile katılımcıların birlikte çalışma fırsatı bulduğu en kapsamlı eğitim formatımızdır.
Sizin İçin Özel Hazırlananan Kurumsal Seminerlerimiz
Tüm seminerlerimiz sizin senaryolarınız ve ihtiyaçlarınız için size özel hazırlanır.
Katılımcı profiline uygun özel örnekler ve katılımı teşvik edecek özel içerikler ile zenginleştirilir.
Sizin İçin Özel Hazırlananan Kurumsal Workshoplarımız
Workshoplar konuların 360 derece açıdan ele alındığı, konuların derinlemesine işlendiği, handsonlar ile katılımcıların birlikte çalışma fırsatı bulduğu en kapsamlı eğitim formatımızdır.
Sizin İçin Özel Hazırlananan Kurumsal Seminerlerimiz
Tüm seminerlerimiz sizin senaryolarınız ve ihtiyaçlarınız için size özel hazırlanır.
Katılımcı profiline uygun özel örnekler ve katılımı teşvik edecek özel içerikler ile zenginleştirilir.
