Featured Image

Yapay Zekaya Adım Adım Yolculuk

Makine öğrenimi (ML), deneyim yoluyla otomatik olarak gelişen bilgisayar algoritmalarının incelenmesidir [1]. Wikipedia’ ya göre ise makine öğrenimi, bilgisayarların, açıkça programlanmadan görevleri nasıl gerçekleştirebileceklerini keşfetmelerini içerir [2]. Yapay Zeka denilince çoğunuzun aklına ilk gelen şey kuşkusuz görselde gördüğünüz gibi robotlar gelmektedir. Bugün makine öğrenimi ve yapay zekanın temelleri seviyesinde ilgili kursları sizler için araştırdım ve en çok memnun kaldığım DataCamp ve Coursera kurslarını burada listeleyeceğim.

DataCamp Kursları

💠 Image Processing with Keras in Python:  Bu kurs boyunca CNN ağları nasıl inşa edileceği, eğitileceği ve değerlendirileceği öğretilecektir. Verilerden öğrenme yeteneklerinin nasıl geliştirileceğini ve eğitimin sonuçlarını nasıl yorumlanacağı öğretilecektir.
Kursa gitmek için tıklayın 🔗

💠 Preprocessing for Machine Learning in Python:  Verilerinizi, modeliniz için doğru biçimde olacak şekilde standartlaştırmayı, veri kümenizdeki bilgilerden en iyi şekilde yararlanmak için yeni özellikler oluşturmayı ve model uyumunuzu iyileştirmek için en iyi özellikleri seçmeyi öğreneceksiniz.
Kursa gitmek için tıklayın 🔗 

💠 Advanced Deep Learning with Keras: Hem sınıflandırma hem de regresyon yapan bir ağı eğiterek çok yönlü keras işlevsel API’sini kullanarak çeşitli problemleri nasıl çözeceğinizi gösterir.
Kursa gitmek için tıklayın 🔗

💠 Introduction to TensorFlow in Python: Bu derste, tensorflow 2.3’ü, öneri sistemleri, görüntü sınıflandırması ve Fintech’teki önemli ilerlemelere güç veren modellerle geliştirmek, eğitmek ve tahminler yapmak için kullanacaksınız. Hem 15 satırlık kodda derin öğrenme modelleri tasarlamanıza ve eğitmenize izin verecek üst düzey API’leri hem de hazır rutinlerin ötesine geçmenize izin verecek düşük seviyeli API’leri öğreneceksiniz.
Kursa gitmek için tıklayın 🔗

💠 Introduction to Deep Learning with PyTorch: PyTorch, aynı zamanda hem güçlü hem de kullanımı kolay olan önde gelen derin öğrenme çerçevelerinden biridir. Bu derste, MNIST veri kümesinden rakamları tahmin etmek için ilk sinir ağınızı oluşturmadan önce sinir ağlarının temel kavramlarını öğrenmek için Pytorch’ u kullanacaksınız. Daha sonra CNN hakkında bilgi edinecek ve daha doğru sonuçlar veren daha güçlü modeller oluşturmak için kullanacaksınız. Sonuçları değerlendirecek ve bunları geliştirmek için farklı teknikler kullanacaksınız.
Kursa gitmek için tıklayın 🔗

💠 Supervised Learning with scikit-learn: 

  • Classification
  • Regression
    • Fine-tuning your model
    • Preprocessing and pipelines

Kursa gitmek için tıklayın 🔗

💠 AI Fundamentals:

  • Introduction to AI
  • Supervised Learning
    • Unsupervised Learning
    • Deep Learning & Beyond

Kursa gitmek için tıklayın 🔗


Coursera Kursları

💠 Machine Learning: Classification, University of Washington: 

  • Hem ikili hem de çok sınıflı sınıflandırma problemlerinin çözümü
  • Boosting kullanarak herhangi bir modelin performansını artırımı
  • Stokastik gradyan yükselişi ile yöntem ölçeklendirme
  • Eksik verileri işleme teknikleri kullanımı
  • Hassas hatırlama metrikleri kullanılarak model değerlendirme

Kursa gitmek için tıklayın 🔗 

💠 AI For Everyone, deeplearning.ai:  

  • Gerçekçi AI ne olabilir ne olamaz?
  • Kendi kuruluşunuzdaki sorunlara yapay zeka uygulamak için fırsatlar nasıl belirlenir?
  • Makine öğrenimi ve veri bilimi projeleri oluşturmak nasıl bir şeydir?
  • Bir AI ekibi ile nasıl çalışır ve şirketinizde bir AI stratejisi nasıl oluşturulur?
  • Yapay zeka ile ilgili etik ve sosyal tartışmalarda nasıl gezinilir?

Kursa gitmek için tıklayın 🔗 

💠 AI for Medical Diagnosis, deeplearning.ai: 

  • Ders 1’de, akciğer ve beyin bozukluklarını teşhis etmek için konvolüsyonel sinir ağı görüntü sınıflandırması ve segmentasyon modelleri oluşturacaksınız.
  • Ders 2’de, hasta prognozunu belirlemek için istatistiksel yöntemler ve rastgele bir orman belirleyicisi kullanarak kalp hastalığı için risk modelleri ve sağkalım tahmincileri oluşturacaksınız.
  • Ders 3’te, bir tedavi etkisi belirleyicisi oluşturacak, model yorumlama tekniklerini uygulayacak ve radyoloji raporlarından bilgi almak için doğal dil işleme kullanacaksınız.

Kursa gitmek için tıklayın 🔗
Yapay zeka öğrenirken öncelikli adımlar olarak Yüksek Lisans dönemimde Yapay Sinir Ağları ve Örüntü Tanıma derslerini aldım. Bu alanlar ile ilgili projeler geliştirdim ve bu projeleri sunma fırsatım oldu. Böylelikle bildiklerimi aktarırken kendime daha çok şey kattığımı fark ettim. Bu yazıda özet olarak öğrenmeniz gereken DataCamp ve Coursera kurslarından bahsettim. Bunlardan önce Machine Learning Crash Course‘ u da bitirmenizi şiddetle tavsiye ediyorum.

REFERANSLAR

  1. Mitchell, Tom (1997). Machine Learning. New York: McGraw Hill. ISBN 0-07-042807-7. OCLC 36417892.
  2. From Wikipedia, The free encyclopedia, Machine learning, 19 November 2020.
  3. DataCamp, https://learn.datacamp.com.
  4. Coursera, https://www.coursera.org.