Tıpta Yapay Zeka: Gerçek Dünya Projeleri

🎓 Tıpta Yapay Zeka: Gerçek Dünya Projeleri 🚀

Kurs Başlığı: Yapay Zeka: Keras ve Python ile İleri Seviye Computer Vision ve Neural Networks - 2023 🧠💻

Kurs Açıklaması:

Büyük bir adım atacağınız, yapay zeka (AI) ve derin öğrenme (Deep Learning) alanlarında ileri seviye beceriler edinmenize yardımcı olan bu kurs, Python ve Keras kütüphanelerini kullanarak hem Residual Networks (ResNets), hem de Transfer Learning, Autoencoders ve Generative Adversarial Networks (GANs) gibi zengin modellerin nasıl işlenip işlenmediğini keşfederiz. Gerçek dünya verileri üzerinde çalışarak, gerçek zamanlı uygulamalar geliştirmeyi öğreneceksiniz.

🔍 Neden Python?

• 🏆 2018 IEEE araştırmasına göre, dünya çapında en yaygın ve tercih edilen programlama dilini olan Python bulunduğunuzda anlaşılmayacektir.
• Python'ın kolay öğrenilebilirliği, yeni başlayanların ilk tercihi olarak seçildiklerini gösteriyor.
• Open source (açık kaynak) dil olmasa da, Facebook ve Google gibi dünyanın en büyük şirketleri destekliyor.
• Veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zeka denince akla ilk olarak Python dili geliyor. Bu durumda, Python'ın dünya çapında büyük bir kitlesinin olması sebebiyle anlaşılır.
• Python öğrenmesi en kolay olan dillerin başında yer alıyor.
• Kariyer açısından, Python en çok fırsata sahip dillerinden biri olarak kabul edulmesini sağlıyor.

Kurs Ön Koşulları:

• Temel bir Python programlama bilgisi.
• Özellikle NumPy ve Pandas gibi veri işleme kütüphanelerinde çalışma bilgisi.
• Değerli de Python'da TensorFlow veya Keras kullanmakla yüz yığı ortamınız oluşturmak üzere kendi bir işletme ortamı (IDE) kurmuş olunuz.

Kurs İçeriği:

1. Derin Öğrenme ve Yapay Zeka Temelleri:

   • Derin öğrenme tanımı ve tarihi.
   • Neural Networklerin ve yapay zekanın temel kavramları.

2. Python, NumPy ve Pandas ile Veri İşleme:

   • Veri setlerini hazırlama ve manipülasyonu.
   • Verilerin temizleme, normalisasyonu ve etiketlenmesi.

3. Keras ve TensorFlow Kullanarak Model Eğitimi:

   • Keras API'si hakkında bilgi kazanma.
   • Model incelemesi ve yapılandırmasi.
   • Gerçek dünya verileri üzerinde model eğitme ve test etme.

4. Residual Networks (ResNets):

   • ResNet'lerin mantıksal ve yapısal özellikleri.
   • ResNet modellerinin eğitimi ve uygulanması.

5. Transfer Learning:

   • Transfer Learning tanımı ve uygulama fırsatları.
   • Başka bir problem için öğrenilmiş modellerin nasıl rekabet etmediğini öğrenme.

6. Autoencoders:

   • Autoencoder modellerinin nedirleri ve önceden eğitilmemi sağlayan derin öğrenme yapıları.
   • Image reconstruction ve anomaly detection gibi uygulamalar.

7. Generative Adversarial Networks (GANs):

   • GAN'lerin nasıl çalıştığını anlamak.
   • Stylized image generation ve deepfake teknolojileri gibi kullanım senaryoları.

8. Proje Çalışması:

   • Gerçek dünya verilerini kullanarak bir yapay zeka modeli tasarlayarak ve eğiterek proje ortamınızdaki bir problemi çözmeyi öğrenirsiniz.

9. Sonuçları Paylaşma ve Yaratıcı Ölçümek:

   • Eğitim sonucunuzu analiz edin ve bulduğunuzz sonuçları yaratıcı bir şekilde paylaşın.

Bu kurs, yapay zeka alanında ileri düzey bir beceri sahibi olmanızı ve gerçek dünya verilerini değerlendirmek ve işlermekle mücadelede kazanacağınızı bekliyor. Medya ve topluluk üzerine derin öğrenme uygulamalarında öne çıkan yeni teknolojileri öğrenecek ve bu teknolojilerle deneyim kazanacağınızı sağlayacak. Yapay zekanın sizi ilgileyen bir alanda olduğunuzu belirlemenize ve bu konuda daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olacak.

Bu kurs, yazılım geliştiricilerine, veri bilimi uzmanlarına ve her türlü ilgi duyduğu herkese açık. Yapay zeka ile ilgilenen ve bu konuda dağıtıklarınızı artırmak isteyen herkesin katılımcı olabileceği bir platform oluşturacaktır. Bu kurs, yapay zeka sürekli öğrenme yolunuzda ilerik önemde bir rol oynamak üzere tasarlanmıştır ve hem teorik hem de pratik bilgiler sunacaktır.