Python ile Makine Öğrenmesi ve AI Temelleri

Makine öğrenimi ve yapay zeka dünyayı yeniden şekillendiriyor, ancak altta yatan mantık çoğu zaman yeni başlayanlar için gizemli kalıyor.Bu kurs, algoritmaların bilgiyi nasıl işlediğini ve verilerden tahminler yaptığını anlamaya açık, metin tabanlı bir yol sağlar. Başlangıçtan veri hazırlama, model seçme ve sonuçları değerlendirme becerisine sahip bir pratisyene geçiş yapacaksınız. Karar ağaçları gibi temel yapılara odaklanarak, makinelerin gerçek dünya sorunlarını çözmek için paternlerden nasıl öğrendiğini derin bir şekilde anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarını tanımlayan temel terminoloji ve kavramları anlamak. - Modern Python kütüphaneleri ve tip-işaretli kod kullanarak ana verilerin manipülasyonu ve temizliği. - Mantık tabanlı algoritmaların otomatik seçimler yapmasını görmek için karar ağaçlarını uygulayın. - Model değerlendirme tekniklerini uygulayın tahminlerinizin doğru ve güvenilir olmasını sağlamak için. - Veri bilimi projelerini organize etmek ve çevreleri yönetmek için çağdaş en iyi uygulamaları uygulayın. - Geleneksel makine öğrenimi ve modern üretken yapay zeka modelleri arasındaki ilişkiyi keşfetmek. Kurs, temel tanımlamalar ve yapay zekanın tarihi ile başlar ve daha sonra Python kodunu yapısal veri kümelerine uygulayacağınız pratik yazılı egzersizlere geçer. Algoritmik mantığın ayrıntılı açıklamalarını okuyup bu kavramları kod parçaları aracılığıyla uygulamayı pratik edeceksiniz. Bu ders, veri bilimi alanında çalışmak isteyen ve Python'u temel seviyede bilen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. İstatistik veya ileri matematik alanında önceden tecrübe gerektirmez. Makine öğrenimi ve yapay zeka temellerini bugünden inşa etmeye başlayın.